二手车价格预测

Step1，数据加载
原始数据是用空格分隔
• Step2，数据探索
数据整体情况
查看缺失值，缺失值可视化
查看label的分布（该项目中price为label） • Step3，特征选择
• Step4，模型训练
使用XGBoost，超参数设置

Step 1: Data Loading
The raw data is separated by spaces.
• Step 2: Data Exploration
Overall overview of the dataset
Check for missing values and conduct missing value visualization
Examine the distribution of the label (price is designated as the label for this project)
• Step 3: Feature Selection
• Step 4: Model Training
Employ XGBoost for model training with hyperparameter settings configured

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于预测二手车价格，包含一个CSV数据文件，记录了数据处理和模型训练流程，涉及特征工程与XGBoost、LightGBM等算法。