【摘 要】
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二手车交易市场给消费者带来了便利性和可靠感,很多消费者在购买二手车时会选择二手车电商平台,这一现象表明消费者对于二手车电商的接受度和认可度已经处于较高水平。随着线上数字化的推进,传统的二手车经营模式逐渐显现出弊端,车辆价格的评估很大程度上依赖于市场完整程度和评估师个人经验,评估结果容易受到主观因素影响。针对上述问题,本文利用机器学习技术对车辆价格进行专业细致的评估,可以在一定程度上削弱信息不对称,
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二手车交易市场给消费者带来了便利性和可靠感,很多消费者在购买二手车时会选择二手车电商平台,这一现象表明消费者对于二手车电商的接受度和认可度已经处于较高水平。随着线上数字化的推进,传统的二手车经营模式逐渐显现出弊端,车辆价格的评估很大程度上依赖于市场完整程度和评估师个人经验,评估结果容易受到主观因素影响。针对上述问题,本文利用机器学习技术对车辆价格进行专业细致的评估,可以在一定程度上削弱信息不对称,从而降低消费者在购买二手车时存在的风险。本文采用二手车交易记录的脱敏数据,根据二手车交易记录中的车辆指标和交易价格,构建二手车交易价格预测模型,对二手车进行精准估价。首先对二手车交易数据进行预处理及数据分析。由于原始数据存在数据缺失和异常数据,所以先对原始数据进行预处理,包括缺失值处理、噪声数据处理和冗余字段去除。此外影响二手车价格的因素较多,本文通过数据可视化分析和特征相关性分析选择特征,构建二手车交易价格预测特征集。其次,基于分析处理后的实验数据集,选用随机森林模型、XGBoost模型和Light GBM模型进行模型构建。使用交叉验证结合网格搜索调参建立模型,根据模型打分选择最优参数组合。本文在三个模型上进行对比实验,通过比较三个模型的平均绝对误差MAE值和决定系数R~2值,表明XGBoost模型相较于其他两个模型预测效果更好,但总体性能还需进一步提升。最后对模型融合技术展开研究,选择单模型进行融合实验,并运用模型评价指标对融合后的模型进行评价分析。基于分析处理后的实验数据集,针对随机森林、XGBoost、Light GBM算法,分别选择平均法和学习法中的Stacking方法构建二手车交易价格预测模型,在此基础上融合Extra Trees模型,得到融合后的二手车交易价格预测模型,并进行模型对比。实验结果表明,随机森林、XGBoost、Extra Trees组成的Stacking融合模型与其他几种模型相比,MAE值最小,R~2最大,为最优模型,因此选定其为最终的二手车交易价格预测模型。
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