数据挖掘-二手车价格预测系列

1.赛题概况

赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

2.分析赛题

此题为传统的数据挖掘问题，通过数据科学以及机器学习深度学习的办法来进行建模得到结果。

此题是一个典型的回归问题。

主要应用xgb、lgb、catboost，以及pandas、numpy、matplotlib、seabon、sklearn、keras等等数据挖掘常用库或者框架来进行数据挖掘任务。

通过EDA来挖掘数据的联系和自我熟悉数据。

3.数据概况

train.csv

SaleID - 销售样本ID

name - 汽车编码

regDate - 汽车注册时间

model - 车型编码

brand - 品牌

bodyType - 车身类型

fuelType - 燃油类型

gearbox - 变速箱

power - 汽车功率

kilometer - 汽车行驶公里

notRepairedDamage - 汽车有尚未修复的损坏