【源码】基于机器学习的二手车交易价格预测系统

项目简介

本项目利用机器学习技术处理二手车交易数据，通过多种数据处理方法和模型对二手车交易价格进行预测。将神经网络模型与树模型的预测结果融合，提高了价格预测的准确性。

项目的主要特性和功能

数据处理

• 用众数填充空值和异常值，解决预测值长尾分布问题。
• 提取日期、城市等信息，进行特征结合、融合与筛选。
• 对类别特征进行 count 编码、mean - encoding 编码、target - encoding 编码等，对连续特征进行分桶、归一化等操作。

模型构建

• 采用简单的 MLP 全连接层的 NN 模型，依据 epoch 进行学习率衰减。
• 运用 lgb 模型和 cat 模型两种树模型进行预测。

模型融合

把树模型的预测结果 stack 起来，再与 NN 模型的结果 mix 起来。

安装使用步骤

1. 确保已下载本项目的源码文件。
2. 安装所需的 Python 库，如 pandas、numpy、sklearn、lightgbm、catboost 等。
3. 将二手车交易数据上传至 data 文件夹。
4. 运行数据处理脚本进行数据预处理，生成的中间结果会存放在 user_data 文件夹。
5. 运行模型训练脚本，训练 NN 模型和树模型。
6. 运行模型融合脚本，得到最终的价格预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】