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二手车价格预测-赛题理解

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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
brand 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（需要进行数据挖掘)

以下是我对数据的简单猜测：
进行简单的观察后，SaleID肯定与price无关的。V系列对price的影响需要进行挖掘。
power,kilometer，Date和price是线性相关。

赛题理解

典型回归问题
我们可以使用传统机器学习的算法进行回归预测，譬如决策树，SVM,线性回归，非线性回归等。还有现在流行的主要应用xgb、lgb、catboost。

评价指标

平均绝对误差

误差对MAE的影响与距离的成正比。
二手车价格预测-赛题理解_第1张图片

均方误差

误差对MSE的影响是幂级数增长。越远，影响越大。
在这里插入图片描述

R2(R-Square)

残差平方和：
在这里插入图片描述
总平均值：
在这里插入图片描述
最后公式：
二手车价格预测-赛题理解_第2张图片

R 2 R^2 R2用于度量因变量的变异中可由自变量解释部分所占的比例，取值范围是 0~1， R 2 R^2 R2越接近1,表明回归平方和占总平方和的比例越大,回归线与各观测点越接近，用x的变化来解释y值变化的部分就越多,回归的拟合程度就越好。所以R2R2也称为拟合优度（Goodness of Fit）的统计量。
y i y_i yi​表示真实值, y i y_i yi​表示预测值， y i ‾ \overline{y_i} yi​​表示样本均值。得分越高拟合效果越好。

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