【摘 要】
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对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient B
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对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率作为模型的评估指标。经比较发现XGBoost模型达到90.55%的准确率,明显优于逻辑斯蒂回归模型。此外通过十次迭代,分别得到两个模型的准确率变化趋势,结果显示Xgboost具有更高的准确率。
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