典型文献
基于随机森林的二手摩托车残值率预估模型
文献摘要：
本文基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型.二手摩托车价格定价高度依赖线下评估,对车辆进行合理、准确的估值成为二手摩托车线上交易亟待解决的问题.通过数据挖掘收集二手摩托车成交数据,提取影响因素建立训练特征,基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型,模型MAE最低0.03136,R2最高0.9048,预测准确度较高,预测值与实际值相关性强.通过交叉验证法,将随机森林模型与其他预测模型进行了对比分析,该模型维持较高预测准确度的同时有良好的运行效率.
文献关键词：
随机森林;二手摩托车;交叉验证法;估值模型;回归预测
中图分类号：
作者姓名：
牟娇;梅培楠
作者机构：
贵州大学人民武装学院,贵阳 550025;贵州中安云网科技有限公司,贵阳 550003
文献出处：
引用格式：
[1]牟娇;梅培楠-.基于随机森林的二手摩托车残值率预估模型)[J].现代计算机,2022(20):47-51
A类：
二手摩托车,数据挖掘收集
B类：
残值,预估模型,随机森林算法,算法训练,车价,价高,上交,成交,训练特征,MAE,预测准确度,交叉验证法,随机森林模型,估值模型,回归预测
AB值：
0.17074
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