二手車交易價格賽題及資料初步分析

2021-10-04 05:33:34 字數 981 閱讀 6703

一般經驗來看,二手車的**受影響最大的應該是車的品牌,行駛公里數,汽車註冊時間,和汽車損壞程度。因此,特徵選擇上可以結合此類經驗。此賽題是典型的回歸問題,可以採用boosting,stacking等整合方法,非線性回歸,深度融合等方法,關鍵在於資料特徵分析(是否高度相關,有無缺失值),特徵選擇,異常值處理,缺失值處理,以及思考如何構建準確的模型並優化引數,對於外推性上效能如何評價。

用python分析150000條資料,運用了資料匯入,資料簡要分析,資料統計資訊瀏覽

資料匯入:運用pandas

train_data = pd.read_csv(

'datalab/used_car_train_20200313.csv'

, sep=

' ');

資料簡要分析:通過 .info() 簡要可以看到對應一些資料列名,以及nan缺失資訊

train_data.info(

)

得到dtypes: float64(20), int64(10), object(1)

testa_data.info(

)

得到dtypes: float64(20), int64(9), object(1)

資料統計資訊瀏覽:通過 .describe() 可以檢視數值特徵列的一些統計資訊

得到資料的count個數,mean,min,max

疑問:25%,50%,75%不知道什麼意思,類似於中位數的意思?且中間省略號的資料如何讓看到?

2018 09 11 二手車交易平台系統

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