交易价格专题

低库存催涨钴系产品价格锂盐交易价格向低幅收敛

电池方面动力电池方面，新能源补贴政策出台后，考虑到降成本的要求，主机厂通过增加电池供应商的选择来进行成本的分摊。主机厂向SMM表示，目前来看，三元电池在新能源汽车中的应用优势还是大于磷酸铁锂电池，两者目前的购置成本相差不大，但从性能来看，三元电池更适合应用于乘用车中。SMM预计，磷酸铁锂电池还有进一步降价的空间，以获取低里程市场的份额。同时主机厂表示，抢装的现象从3月份开始已经出现，预计将延续

天池数据竞赛 “二手车交易价格预测”TOP 2%开源特征工程与模型调参代码

本文是天池的零基础入门数据挖掘之“二手车交易价格预测大赛”的相关baseline与后续提分的完整代码思路分享。目前score在446，名次在200名以内，使用的模型为LightGBM，个人电脑对面15w+的数据量太慢了，贝叶斯调参一边半天时间过去了= =。现在把特征工程思路分享给大家，希望对大家提分有帮助。关注公众号“数据科学与人工智能技术”并发送文字“二手车”即可得到本代码。

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-数据探索

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-数据探索赛题理解赛题以二手车市场为背景，要求根据所给的二手车预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题熟悉数据及评价标准一、赛题数据该数据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

ML之R：通过数据预处理(缺失值/异常值/特殊值的处理/长尾转正态分布/目标log变换/柱形图-箱形图-小提琴图可视化/构造特征/特征筛选+数据降内)利用算法实现二手汽车产品交易价格回归预测之详细攻略

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二手车交易价格预测：建模调参

建模与调参内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择： Lasso回归； Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型

二手车交易价格预测：数据的探索性分析

二手车交易价格预测：数据的探索性分析 1.EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。完成对于数据的探索性

二手车交易价格预测：建模调参

建模与调参内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择： Lasso回归； Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型

入门级数据挖掘比赛——二手车交易价格预测

目录题目背景初期工作数据分析和特征选择模型选择总结最近参加了天池的一个入门级数据挖掘比赛：二手车交易预测。昨天比赛结束，从参赛到结束也就10天，正经投入时间大概有5天吧，虽然是入门级比赛，看起来是很简单的回归预测，但是想冲进前13名（前13名有奖励）还是非常不容易的。2746组中最终排名48，对比投入时间和所做的工作，这个名次也没啥好说的。现在结束了，排名在前的队伍应该

天池大赛——二手车交易价格预测方案分享——神经网络

这个比赛是天池的一个数据挖掘入门赛，要求根据提供的数据预测二手车的交易价格，属于回归问题，此篇主要分享一下模型方面的设计思路。推荐系统最常用的模型是LightGBM和XGBoost等，但在这个比赛中两个模型的表现一般，也可能是我自己没有调好的原因。最终没有选择这两个模型，而是采用了神经网络，并基于pytorch实现。网络结构普通的全连接网络在层数比较深的时候会

天池新人赛-零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-排名374

赛题介绍：赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据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。具体介绍：二手车交易价格预测具体思路：用中位数

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 Task5

本次的任务是模型融合。首先，搞明白什么是模型融合：模型融合就是综合考虑不同模型的情况，并将它们的结果融合到一起。模型融合主要通过几部分来实现：从提交结果文件中融合、stacking和blending。集成学习（Ensemble Learning) 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到

二手车交易价格预测_Task4_建模与调参

建模与调参_代码示例部分 # 导入工具包 import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore') # 代码可以正常运行但是会提示警告,很烦人,有了这行代码就能忽略警告了pd.set_option('display.max_columns', None) #

二手车交易价格预测_Task5_模型融合

模型融合_代码示例部分 #导入工具包 import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import metricsfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn.datasets import make_blobs # 这是打包好的波士顿房价数据集from sklearn import

Airbnb收购酒店预订平台HotelTonight 交易价格未披露

【TechWeb】3月10日消息，据国外媒体报道，Airbnb已确认将收购酒店预订应用开发商HotelTonight。后者可帮助旅客安排“最后一分钟”住宿。 Airbnb未透露收购HotelTonight的条款。在这笔交易完成之后，HotelTonight的应用和网站将继续独立运营。该公司联合创始人及CEO萨姆·尚克将向Airbnb房屋业务总裁格雷格·格里利汇报。创立于2010年的Hotel

零基础入门数据挖掘二手车交易价格预测-Task3 特征工程---zpz

二手车交易价格预测-Task3 特征工程 1 特征工程首先需要了解什么是特征工程。特征工程（Feature Engineering）：特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征的过程，使得将这些特征运用到预测模型中能提高对不可见数据的模型预测精度。特征工程简单讲就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。如何能够分解和聚合原始数据

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测赛题理解和EDA

这个是DataWhale在本次数据挖掘竞赛提供的学习思路图。赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据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。

【数据挖掘】二手车交易价格预测（六）模型融合

五、模型融合赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX 5.1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡