【摘 要】
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为了更好地帮助二手车交易平台顺利实现交易，基于LightGBM算法对二手车价格进行预测，并使用随机森林算法探究成交周期影响因素重要性程度．结果表明，采用6折划分训练，预测准确率可达86.7%，预测效果较好；对影响二手车成交周期特征变量的重要性进行排序，得到里程、与新车价的价差比为关键影响因素．为二手车的定价及加快门店在库车辆的销售速度提供了相应建议．
【基金项目】
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山东工商学院博士科研启动基金项目（BS202011）；
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为了更好地帮助二手车交易平台顺利实现交易，基于LightGBM算法对二手车价格进行预测，并使用随机森林算法探究成交周期影响因素重要性程度．结果表明，采用6折划分训练，预测准确率可达86.7%，预测效果较好；对影响二手车成交周期特征变量的重要性进行排序，得到里程、与新车价的价差比为关键影响因素．为二手车的定价及加快门店在库车辆的销售速度提供了相应建议．
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