汽车价格的回归预测项目

问题描述

汽车价格预测是一个旨在预估二手车市场中汽车售价的问题。这个问题涉及到分析各种影响汽车价格的因素，如品牌、车龄、性能参数等。准确的价格预测对于卖家定价和买家预算规划都非常重要。

项目目标

此项目的主要目标是开发一个预测模型，该模型能够根据汽车的各种特征准确预测其市场价值。这个模型应能处理不同类型的数据，包括数值数据和类别数据，并在预测准确度和计算效率之间取得平衡。

项目应用

• 二手车交易：帮助买家和卖家了解特定车辆的公平市场价值。
• 汽车评估：为汽车评估公司提供自动化的价值评估工具。
• 市场分析：分析市场趋势，预测未来价值。
• 个人决策支持：帮助个人用户在购买或出售汽车时做出更明智的决策。

数据集描述

这个数据集包含以下特征：

汽车ID，符号，汽车名称，燃油类型，吸气，门号，车身，驱动轮，发动机位置，轴距，车长，车宽，车高，整备质量，发动机类型，气缸数，发动机尺寸，燃油系统，硼比，冲程，压缩比，马力，峰值转速，城市英里数，高速公路英里数。

模型选择和科学计算库依赖

本项目使用的模型：

•         线性回归
•         决策树回归
•         随机森林回归

本项目依赖的科学计算库

• matplotlib==3.7.1
• pandas==2.0.2
• scikit_learn==1.2.2
• seaborn==0.13.0

项目详细代码

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