【摘 要】
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随着时代的变迁,科技的快速发展,人民的物质生活已不似从前,变得更加地多样化。道路上私家车数量的增长就是这物质生活多样化的一部分。在过去,汽车只归富人所有,而现在家家户户普及汽车,甚至有的家庭拥有多辆汽车,可以看出汽车已经慢慢地成为了现代人心目中理想的出行交通工具。然而,在进行汽车选择与购买的过程中,汽车的价格首先会影响人们最终的购买情况。但是,很多人对于汽车内部相关参数的了解似乎并不多。除了品牌、
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随着时代的变迁,科技的快速发展,人民的物质生活已不似从前,变得更加地多样化。道路上私家车数量的增长就是这物质生活多样化的一部分。在过去,汽车只归富人所有,而现在家家户户普及汽车,甚至有的家庭拥有多辆汽车,可以看出汽车已经慢慢地成为了现代人心目中理想的出行交通工具。然而,在进行汽车选择与购买的过程中,汽车的价格首先会影响人们最终的购买情况。但是,很多人对于汽车内部相关参数的了解似乎并不多。除了品牌、车的级别(SUV、普通小轿车等)外,可能大多数指标参数都在人们的涉猎范围之外,而这会给他们在购买汽车的过程中带来一定的问题。例如,自己的心理价位与所喜欢的车型不符合等。因此,为了更加精确地了解汽车价格的变动因素,更加方便有效地帮助消费者买到心仪价位的车型,就需要我们对汽车价格进行分析和预测。研究汽车价格,以期能构建出精确度较高且适用性更好的汽车价格模型,从而为消费者解决汽车购买时出现的部分问题并提供有益的帮助或参考。本文的研究首先是对获取到的汽车价格数据集进行适当的预处理,使数据集能达到python可以分析和处理的程度。通过删减记录与字段、特征编码、特征归一化、缺失值填补等处理方式实现对数据集清洗与构造的目的。为了防止过拟合现象的发生,在进行多元回归模型处理时,还利用了主成分分析算法。在汽车价格模型的选择方面,本文使用了多元线性回归、随机森林回归和全连接神经网络三种模型对数据加以处理并进行实验对比,获得了一个较好的汽车价格模型。本文的创新点主要体现在:1.随机森林算法中使用到了随机搜索与网格搜索相结合的方式来调整参数,相比于单一的参数调整法表现得更加稳健。2.全连接神经网络中使用了一个全新的“selu”激活函数,该函数相比于其他激活函数更加健壮。
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