二手车价格预测
- 案例整理者：
- 顾伟业
- 最后修订：
- 2020-12-15
任务类型：分类预测
算法：XGBoost；LightGBM
数据源：二手车价格数据集（68M）
下载地址1（used_car_test.csv ） （used_car_train.csv ）下载地址2（北大网盘）
背景：2020年3月，Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格。比赛官方为赛题定制了系列学习方案，其中包括数据科学库、通用流程和baseline方案学习三部分。本次学习的案例即为此baseline方案，案例网址为https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281897.0.0.683f39a9UBnEaI&postId=95422 数据集：本案例的数据集由赛事官方提供。数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。比赛从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B（本案例使用测试集B作为实际测试集），同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。脱敏的方式主要是将之转为无实际意义的数字。
