| 基于Stacking集成学习构建二手车价格预测模型 |
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| 引用本文： | 黄金铭,杜蒙.基于Stacking集成学习构建二手车价格预测模型[J].中国科技信息,2023(14):88-89. |
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| 作者姓名： | 黄金铭 杜蒙 |
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| 作者单位： | 1. 菏泽医学专科学校公共教学部;2. 菏泽工程技师学院智能制造工程系 |
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| 摘 要： | <正>近年来，二手车交易活跃，交易量连年增长，二手车行业对汽车售价预测研究的需求日益增加。准确的二手车价格评估可以帮助卖家确定最佳出售时间，以获得最佳利润；有助于银行和其他金融机构提前评估贷款人的汽车价格，从而控制贷款额度。然而二手车在市场上的价格并不是一成不变，因此为了有效预测二手车市场价格，并根据车辆类别正确定价，许多学者开始使用机器学习算法建立二手车智能估价系统。Puteri等人使用线性回归模型预测印度尼西亚二手车的价格，并利用线性回归分析研究不同因素对二手车价格的影响。本文收集了超过10万条二手车交易记录，对线性回归和随机森林（Random Forest,RF）两种算法进行了全面比较，并进行了实证分析。数值实验表明，随机森林算法在处理海量高维数据时表现稳定，但是，在处理维度较低的数据时缺乏明显的优势。可见，现有的二手车价格预测方法并不理想，需要寻找一种合理高效、科学准确的方法。
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