20200321 Datawhale数据挖掘入门-Task1 赛题理解 (1)

Datawhale入门数据挖掘

阿里云天池赛题：二手车交易价格预测

比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information
学习路线资料：https://github.com/datawhalechina/team-learning

代码部分转自https://blog.csdn.net/linqunbin/article/details/98380051?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

涉及相关方面知识

1.什么是jupyter notebook

是一种应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

2.相关知识：

2.1新建一个新文件夹，在右上角new在利用python3下建立，代表建立一个ipynb文件

2.2建立之后点击标题可以进行

2.3shift+回车输出结果、蓝色模式是命令模式：nx删除命令块、z可以恢复命令
绿色模式是编辑模式：按Esc可以退回到到命令模式
markdown：代码块，按m键可以进入markdown单元格
In开头是代码，按m就可以回到markdown，可以在里面插入说明性文字，还可以插入数学公式

2.4常用快捷键
回车：从命令模式变成编辑模式
Esc：从编辑模式变回命令模式
shift+回车：运行当前代码块，并跳到下一行代码块

选中命令模式：nm可以变成markdown单元格，y可以变成代码单元格
ctrl+回车：运行当前代码块，不会跳到下一个代码块

b：在下方新建单元块
a：在上方新建一个单元块

d：删除掉当前代码块
x:剪切
shift+v:粘贴
v：粘贴到当前
nl：可以对模块里面标行
插入数学公式：和LaTex里面的基本一致，可以直接去查表

1.1 学习目标

明确赛题中的数据和目标，清楚评分体系。
完成相应报名，下载数据和结果提交打卡（可提交示例结果），熟悉比赛流程

1.2 了解赛题

• 赛题概况
• 数据概况
• 预测指标
• 分析赛题

1.2.1 赛题概况（背景说明）

引:赛题是以二手车市场作为背景，要求预测二手汽车的交易价格。
我们可以根据给定的数据集，建立模型，预测二手汽车的交易价格。
这里提到这是一个典型的回归问题
引：来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从中抽取 10 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。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、品牌、公里数、价格等信息进行脱敏。
通过这道赛题来引导大家走进 AI 数据竞赛的世界，主要针对于于竞赛新人进行自我练 习、自我提高。

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。

七种回归分析方法链接：http://www.360doc.com/content/20/0321/17/69164172_900780297.shtml
【机器学习】一些常用的回归模型实战（9种回归模型):https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82107490 以及实战：https://github.com/935048000/bloodGlucosePredict

数据脱敏：对敏感信息通过一定的规则对数据进行变形，可以实现对敏感数据的保护。数据脱敏方法：https://blog.csdn.net/weixin_45690272/article/details/101474290
python3使用正则进行脱敏：https://blog.csdn.net/linqunbin/article/details/98380051?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

1.2.2数据概括

链接：https://blog.csdn.net/linqunbin/article/details/98380051?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

1.24分析赛题

EDA：探索性数据分析： https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11148932.html
数据分析与机器学习入门（一）——EDA探索性数据分析：https://blog.csdn.net/JasonBianZhang/article/details/78471846
探索式数据分析EDA(Exploratory Data Analysis)：https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79152012

1. 对数据做数据探索分析

2. 适当的特征工程

3. 对全体数据，包括训练集数据和测试数据，评价指标为MAE

4. 用训练数据训练最小二乘线性回归模型、岭回归模型、Lasso模型，在训练对岭回归模型和Lasso模型的正则超参数调优。

5. 三种模型等得到的各特征的系数和各模型在测试集上的性能，挑选最优。

1.3代码

1.3.1 第一步数据的读入

import pandas as pd
import numpy as np
##利用pandas这个库读取数据，所以在数据的读入之前需要加载该数据库
path = './data/'
## 1) 载入训练集和测试集；
Train_data = pd.read_csv(path+'train.csv', sep=' ')
Test_data = pd.read_csv(path+'testA.csv', sep=' ')
##或者利用
##Train_data = pd.read_csv('C:/Users/我思故我在   存在与时间/Desktop/team-learning-master/team-learning-master/数据挖掘实践（二手车价格预测）/data/train.csv', sep=' ')
##Test_data = pd.read_csv('‪C:/Users/我思故我在   存在与时间/Desktop/team-learning-master/team-learning-master/数据挖掘实践（二手车价格预测）/data/testA.csv', sep=' ')
print('Train data shape:',Train_data.shape) #输出行和列数
print('TestA data shape:',Test_data.shape)  #输出行和列数

Train data shape: (150000, 31)
TestA data shape: (50000, 30)

##通过.head()浏览读取数据的形式
Train_data.head()

	SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	...	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
0	0	736	20040402	30.0	6	1.0	0.0	0.0	60	12.5	...	0.235676	0.101988	0.129549	0.022816	0.097462	-2.881803	2.804097	-2.420821	0.795292	0.914762
1	1	2262	20030301	40.0	1	2.0	0.0	0.0	0	15.0	...	0.264777	0.121004	0.135731	0.026597	0.020582	-4.900482	2.096338	-1.030483	-1.722674	0.245522
2	2	14874	20040403	115.0	15	1.0	0.0	0.0	163	12.5	...	0.251410	0.114912	0.165147	0.062173	0.027075	-4.846749	1.803559	1.565330	-0.832687	-0.229963
3	3	71865	19960908	109.0	10	0.0	0.0	1.0	193	15.0	...	0.274293	0.110300	0.121964	0.033395	0.000000	-4.509599	1.285940	-0.501868	-2.438353	-0.478699
4	4	111080	20120103	110.0	5	1.0	0.0	0.0	68	5.0	...	0.228036	0.073205	0.091880	0.078819	0.121534	-1.896240	0.910783	0.931110	2.834518	1.923482

5 rows × 31 columns

Test_data.head()

	SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	...	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
0	150000	66932	20111212	222.0	4	5.0	1.0	1.0	313	15.0	...	0.264405	0.121800	0.070899	0.106558	0.078867	-7.050969	-0.854626	4.800151	0.620011	-3.664654
1	150001	174960	19990211	19.0	21	0.0	0.0	0.0	75	12.5	...	0.261745	0.000000	0.096733	0.013705	0.052383	3.679418	-0.729039	-3.796107	-1.541230	-0.757055
2	150002	5356	20090304	82.0	21	0.0	0.0	0.0	109	7.0	...	0.260216	0.112081	0.078082	0.062078	0.050540	-4.926690	1.001106	0.826562	0.138226	0.754033
3	150003	50688	20100405	0.0	0	0.0	0.0	1.0	160	7.0	...	0.260466	0.106727	0.081146	0.075971	0.048268	-4.864637	0.505493	1.870379	0.366038	1.312775
4	150004	161428	19970703	26.0	14	2.0	0.0	0.0	75	15.0	...	0.250999	0.000000	0.077806	0.028600	0.081709	3.616475	-0.673236	-3.197685	-0.025678	-0.101290

5 rows × 30 columns

##通过.info()简要可以看到对应一些数据列名，以及缺失信息
Train_data.info()

RangeIndex: 150000 entries, 0 to 149999
Data columns (total 31 columns):
SaleID               150000 non-null int64
name                 150000 non-null int64
regDate              150000 non-null int64
model                149999 non-null float64
brand                150000 non-null int64
bodyType             145494 non-null float64
fuelType             141320 non-null float64
gearbox              144019 non-null float64
power                150000 non-null int64
kilometer            150000 non-null float64
notRepairedDamage    150000 non-null object
regionCode           150000 non-null int64
seller               150000 non-null int64
offerType            150000 non-null int64
creatDate            150000 non-null int64
price                150000 non-null int64
v_0                  150000 non-null float64
v_1                  150000 non-null float64
v_2                  150000 non-null float64
v_3                  150000 non-null float64
v_4                  150000 non-null float64
v_5                  150000 non-null float64
v_6                  150000 non-null float64
v_7                  150000 non-null float64
v_8                  150000 non-null float64
v_9                  150000 non-null float64
v_10                 150000 non-null float64
v_11                 150000 non-null float64
v_12                 150000 non-null float64
v_13                 150000 non-null float64
v_14                 150000 non-null float64
dtypes: float64(20), int64(10), object(1)
memory usage: 35.5+ MB

## 通过.columns 查看列名
Train_data.columns

Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',
       'gearbox', 'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'regionCode',
       'seller', 'offerType', 'creatDate', 'price', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3',
       'v_4', 'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12',
       'v_13', 'v_14'],
      dtype='object')

Test_data.info()

RangeIndex: 50000 entries, 0 to 49999
Data columns (total 30 columns):
SaleID               50000 non-null int64
name                 50000 non-null int64
regDate              50000 non-null int64
model                50000 non-null float64
brand                50000 non-null int64
bodyType             48587 non-null float64
fuelType             47107 non-null float64
gearbox              48090 non-null float64
power                50000 non-null int64
kilometer            50000 non-null float64
notRepairedDamage    50000 non-null object
regionCode           50000 non-null int64
seller               50000 non-null int64
offerType            50000 non-null int64
creatDate            50000 non-null int64
v_0                  50000 non-null float64
v_1                  50000 non-null float64
v_2                  50000 non-null float64
v_3                  50000 non-null float64
v_4                  50000 non-null float64
v_5                  50000 non-null float64
v_6                  50000 non-null float64
v_7                  50000 non-null float64
v_8                  50000 non-null float64
v_9                  50000 non-null float64
v_10                 50000 non-null float64
v_11                 50000 non-null float64
v_12                 50000 non-null float64
v_13                 50000 non-null float64
v_14                 50000 non-null float64
dtypes: float64(20), int64(9), object(1)
memory usage: 11.4+ MB

## 通过.columns 查看列名
Test_data.columns

Index(['SaleID', 'name', 'regDate', 'model', 'brand', 'bodyType', 'fuelType',
       'gearbox', 'power', 'kilometer', 'notRepairedDamage', 'regionCode',
       'seller', 'offerType', 'creatDate', 'v_0', 'v_1', 'v_2', 'v_3', 'v_4',
       'v_5', 'v_6', 'v_7', 'v_8', 'v_9', 'v_10', 'v_11', 'v_12', 'v_13',
       'v_14'],
      dtype='object')

## 通过.describe() 可以查看数字特征列的一些统计信息
Train_data.describe()

	SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	...	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
count	150000.000000	150000.000000	1.500000e+05	149999.000000	150000.000000	145494.000000	141320.000000	144019.000000	150000.000000	150000.000000	...	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000	150000.000000
mean	74999.500000	68349.172873	2.003417e+07	47.129021	8.052733	1.792369	0.375842	0.224943	119.316547	12.597160	...	0.248204	0.044923	0.124692	0.058144	0.061996	-0.001000	0.009035	0.004813	0.000313	-0.000688
std	43301.414527	61103.875095	5.364988e+04	49.536040	7.864956	1.760640	0.548677	0.417546	177.168419	3.919576	...	0.045804	0.051743	0.201410	0.029186	0.035692	3.772386	3.286071	2.517478	1.288988	1.038685
min	0.000000	0.000000	1.991000e+07	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.500000	...	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	-9.168192	-5.558207	-9.639552	-4.153899	-6.546556
25%	37499.750000	11156.000000	1.999091e+07	10.000000	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000	75.000000	12.500000	...	0.243615	0.000038	0.062474	0.035334	0.033930	-3.722303	-1.951543	-1.871846	-1.057789	-0.437034
50%	74999.500000	51638.000000	2.003091e+07	30.000000	6.000000	1.000000	0.000000	0.000000	110.000000	15.000000	...	0.257798	0.000812	0.095866	0.057014	0.058484	1.624076	-0.358053	-0.130753	-0.036245	0.141246
75%	112499.250000	118841.250000	2.007111e+07	66.000000	13.000000	3.000000	1.000000	0.000000	150.000000	15.000000	...	0.265297	0.102009	0.125243	0.079382	0.087491	2.844357	1.255022	1.776933	0.942813	0.680378
max	149999.000000	196812.000000	2.015121e+07	247.000000	39.000000	7.000000	6.000000	1.000000	19312.000000	15.000000	...	0.291838	0.151420	1.404936	0.160791	0.222787	12.357011	18.819042	13.847792	11.147669	8.658418

8 rows × 30 columns

Test_data.describe()

	SaleID	name	regDate	model	brand	bodyType	fuelType	gearbox	power	kilometer	...	v_5	v_6	v_7	v_8	v_9	v_10	v_11	v_12	v_13	v_14
count	50000.000000	50000.000000	5.000000e+04	50000.000000	50000.000000	48587.000000	47107.000000	48090.000000	50000.000000	50000.000000	...	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000	50000.000000
mean	174999.500000	68542.223280	2.003393e+07	46.844520	8.056240	1.782185	0.373405	0.224350	119.883620	12.595580	...	0.248669	0.045021	0.122744	0.057997	0.062000	-0.017855	-0.013742	-0.013554	-0.003147	0.001516
std	14433.901067	61052.808133	5.368870e+04	49.469548	7.819477	1.760736	0.546442	0.417158	185.097387	3.908979	...	0.044601	0.051766	0.195972	0.029211	0.035653	3.747985	3.231258	2.515962	1.286597	1.027360
min	150000.000000	0.000000	1.991000e+07	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.500000	...	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	-9.160049	-5.411964	-8.916949	-4.123333	-6.112667
25%	162499.750000	11203.500000	1.999091e+07	10.000000	1.000000	0.000000	0.000000	0.000000	75.000000	12.500000	...	0.243762	0.000044	0.062644	0.035084	0.033714	-3.700121	-1.971325	-1.876703	-1.060428	-0.437920
50%	174999.500000	52248.500000	2.003091e+07	29.000000	6.000000	1.000000	0.000000	0.000000	109.000000	15.000000	...	0.257877	0.000815	0.095828	0.057084	0.058764	1.613212	-0.355843	-0.142779	-0.035956	0.138799
75%	187499.250000	118856.500000	2.007110e+07	65.000000	13.000000	3.000000	1.000000	0.000000	150.000000	15.000000	...	0.265328	0.102025	0.125438	0.079077	0.087489	2.832708	1.262914	1.764335	0.941469	0.681163
max	199999.000000	196805.000000	2.015121e+07	246.000000	39.000000	7.000000	6.000000	1.000000	20000.000000	15.000000	...	0.291618	0.153265	1.358813	0.156355	0.214775	12.338872	18.856218	12.950498	5.913273	2.624622

8 rows × 29 columns

1.3.2 分类指标评价计算示例

因为此题属于回归问题，所以在构建模型时就得评估其好坏，赛题已给出评估标准。这个里面涉及到分类指标的计算，即预测的价格同真实价格之间做一个二分类，真和假

详情见：https://www.jianshu.com/p/5df19746daf9

1.原理：计算分类的准确率，利用公式accuracy_score(真实值，预测值)
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)
其中的normalize默认为T，返回值为正确分类的比例；若为F，则返回正确分类的样本数

## accuracy
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 1, 0, 1]      ##预测值
y_true = [0, 1, 1, 1]      ##真实值
print('ACC:',accuracy_score(y_true, y_pred))   ##计算正确率

ACC: 0.75

2.原理：预测为正类0的准确率

## Precision,Recall,F1-score
from sklearn import metrics
y_pred = [0, 1, 0, 0]
y_true = [0, 1, 0, 1]
print('Precision',metrics.precision_score(y_true, y_pred))
print('Recall',metrics.recall_score(y_true, y_pred))
print('F1-score:',metrics.f1_score(y_true, y_pred))

Precision 1.0
Recall 0.5
F1-score: 0.6666666666666666

原理：正样本预测概率大于负样本预测概率的组合数所占的比例。
area under curve，本来是定义为ROC曲线下的面积，但由于面积太难算所以也有相应的等式去计算。
ACU接近1，代表模型越好

## AUC
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_true = np.array([0, 0, 1, 1])
y_scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
print('AUC socre:',roc_auc_score(y_true, y_scores))

AUC socre: 0.75

1.3.3 回归指标评价计算示例

# coding=utf-8
import numpy as np
from sklearn import metrics

# MAPE需要自己实现
def mape(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true))

y_true = np.array([1.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 5.0, -3.0])
y_pred = np.array([1.0, 4.5, 3.8, 3.2, 3.0, 4.8, -2.2])

# MSE
print('MSE:',metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))
# RMSE
print('RMSE:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)))
# MAE
print('MAE:',metrics.mean_absolute_error(y_true, y_pred))
# MAPE
print('MAPE:',mape(y_true, y_pred))

MSE: 0.2871428571428571
RMSE: 0.5358571238146014
MAE: 0.4142857142857143
MAPE: 0.1461904761904762

## R2-score
from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
print('R2-score:',r2_score(y_true, y_pred))

R2-score: 0.9486081370449679

对于我们该
怎样选择模型用于监督学习任务？

我们该如何选择调整得到最好的模型参数？

我们该如何对测试数据进行预测估计？
可以看
http://www.bubuko.com/infodetail-836998.html?cf_chl_jschl_tk=983d57b4d0aae70fcaaf613f7c0191180d293f9e-1584795211-0-AW0aw3Eh9punkEIJPWwWza2LQTWbTgjuYUf9yWxS-3JcFdijsqHXv4nqhAKDj5lf_1i5465rPd600pYuSiYaZdpvaZQE5AG_o2_KvJXPfmsq-MfPo5niqrSNebvS4881whP4dHeu6IfGrqHM8yyOrvlqUs4BqzWsH1MBNXoL5V3NekYzagLD6hf6mUWvYY8_tdwWvAxzRutiH7z8ijQtlml9NUSw2_d6x8eJlSeKAzMlj3WAMK5FXeHmBDeOaDjUE346JXYG-hbHE_BKjNpGrJ9XhnQD4yYJMQYDt2h4ZMPWEpA56oyRhalXR4sc3oE83Q

引1.4 经验总结

作为切入一道赛题的基础，赛题理解是极其重要的，对于赛题的理解甚至会影响后续的特征工程构建以及模型的选择，最主要是会影响后续发展工作的方向，比如挖掘特征的方向或者存在问题解决问题的方向，对了赛题背后的思想以及赛题业务逻辑的清晰，也很有利于花费更少时间构建更为有效的特征模型，赛题理解要达到的地步是什么呢，把一道赛题转化为一种宏观理解的解决思路。 以下将从多方面对于此进行说明：

1） 赛题理解究竟是理解什么： 理解赛题是不是把一道赛题的背景介绍读一遍就OK了呢？并不是的，理解赛题其实也是从直观上梳理问题，分析问题是否可行的方法，有多少可行度，赛题做的价值大不大，理清一道赛题要从背后的赛题背景引发的赛题任务理解其中的任务逻辑，可能对于赛题有意义的外在数据有哪些，并对于赛题数据有一个初步了解，知道现在和任务的相关数据有哪些，其中数据之间的关联逻辑是什么样的。 对于不同的问题，在处理方式上的差异是很大的。如果用简短的话来说，并且在比赛的角度或者做工程的角度，就是该赛题符合的问题是什么问题，大概要去用哪些指标，哪些指标是否会做到线上线下的一致性，是否有效的利于我们进一步的探索更高线上分数的线下验证方法，在业务上，你是否对很多原始特征有很深刻的了解，并且可以通过EDA来寻求他们直接的关系，最后构造出满意的特征。

2） 有了赛题理解后能做什么： 在对于赛题有了一定的了解后，分析清楚了问题的类型性质和对于数据理解的这一基础上，是不是赛题理解就做完了呢? 并不是的，就像摸清了敌情后，我们至少就要有一些相应的理解分析，比如这题的难点可能在哪里，关键点可能在哪里，哪些地方可以挖掘更好的特征，用什么样得线下验证方式更为稳定，出现了过拟合或者其他问题，估摸可以用什么方法去解决这些问题，哪些数据是可靠的，哪些数据是需要精密的处理的，哪部分数据应该是关键数据（背景的业务逻辑下，比如CTR的题，一个寻常顾客大体会有怎么样的购买行为逻辑规律，或者风电那种题，如果机组比较邻近，相关一些风速，转速特征是否会很近似）。这时是在一个宏观的大体下分析的，有助于摸清整个题的思路脉络，以及后续的分析方向。

3） 赛题理解的-评价指标： 为什么要把这部分单独拿出来呢，因为这部分会涉及后续模型预测中两个很重要的问题：
1． 本地模型的验证方式，很多情况下，线上验证是有一定的时间和次数限制的，所以在比赛中构建一个合理的本地的验证集和验证的评价指标是很关键的步骤，能有效的节省很多时间。

2． 不同的指标对于同样的预测结果是具有误差敏感的差异性的，比如AUC，logloss, MAE，RSME，或者一些特定的评价函数。是会有很大可能会影响后续一些预测的侧重点。

4） 赛题背景中可能潜在隐藏的条件： 其实赛题中有些说明是很有利益-都可以在后续答辩中以及问题思考中所体现出来的，比如高效性要求，比如对于数据异常的识别处理，比如工序流程的差异性，比如模型运行的时间，比模型的鲁棒性，有些的意识是可以贯穿问题思考，特征，模型以及后续处理的，也有些会对于特征构建或者选择模型上有很大益处，反过来如果在模型预测效果不好，其实有时也要反过来思考，是不是赛题背景有没有哪方面理解不清晰或者什么其中的问题没考虑到。

1.5分析

**train.csv 字段表 **

• Field Description
• SaleID 交易ID，唯一编码
• name 汽车交易名称，已脱敏
• regDate 汽车注册日期，例如20160101，2016年01月01日
• model 车型编码，已脱敏
• brand 汽车品牌，已脱敏
• bodyType 车身类型：豪华轿车：0，微型车：1，厢型车：2，大巴车：3，敞篷车：4，双门汽车：5，商务车：6，搅拌车：7
• fuelType 燃油类型：汽油：0，柴油：1，液化石油气：2，天然气：3，混合动力：4，其他：5，电动：6
• gearbox 变速箱：手动：0，自动：1
• power 发动机功率：范围 [ 0, 600 ]
• kilometer 汽车已行驶公里，单位万km
• notRepairedDamage 汽车有尚未修复的损坏：是：0，否：1
• regionCode 地区编码，已脱敏
• seller 销售方：个体：0，非个体：1
• offerType 报价类型：提供：0，请求：1
• creatDate 汽车上线时间，即开始售卖时间
• price 二手车交易价格（预测目标）
  v系列特征 匿名特征，包含v0-14在内15个匿名特征(v_0’, ‘v_1’, ‘v_2’, ‘v_3’, ‘v_4’, ‘v_5’, ‘v_6’, ‘v_7’, ‘v_8’, ‘v_9’, ‘v_10’, ‘v_11’, ‘v_12’, ‘v_13’,‘v_14’)（根据汽车的评论、标签等大量信息得到的embedding向量）

背景：二手车市场

数据：汽车的注册时间，品牌，车身类型，燃油类型，变速箱，汽车功率，汽车行驶公里，汽车有尚未修复的损坏对于汽车价格应该是存在影响的（大致可以确定）

思路：
汽车的注册时间：代表汽车开始使用的日期
汽车的行驶公里：可以反映汽车的新旧程度，无论是从外部还是内部，如可反应其内饰老化程度。
因此可以结合汽车的注册时间，汽车的行驶公里数，汽车有尚未修复的磨损（数据只有0，1变量）来进一步衡量车的新旧程度，是否可以得出一个综合指标来判断对于二手车价格的影响。

品牌：全为0，对于价格的影响可以不考虑

车身类型，燃油类型，变速箱，发动机功率与车的性能有关

销售方对于价格的影响

v系列影响？待验证