二手车价格预测挑战提交数据集-mayakaripel
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,机器学习,特征工程,梯度提升回归,模型评估,数据提交
数据概述：
本数据集包含KaggleX技能评估挑战中对二手汽车价格的预测结果。每个条目代表一辆独一无二的汽车，通过其id进行标识，并附有相应的预测价格。预测结果基于一个机器学习模型生成，该模型结合了高级特征工程和梯度提升回归算法，旨在准确预测二手车的价格，展现模型在捕捉影响汽车价格因素方面的有效性。
文件结构：
id：每辆二手车的唯一标识符。
price：预测的二手车价格。
该提交数据集是通过实施高级特征工程，包括创建新的特征如vehicle_age和brand_mileage，并利用梯度提升回归器以提高预测准确性而生成的。模型的验证均方根误差（RMSE）为48116.067794872804。
数据用途概述：
该数据集适用于二手车市场的价格预测分析、机器学习模型评估、特征工程方法研究等场景。数据使用者可以通过此数据集评估模型性能、学习特征工程技巧，并了解影响二手车价格的关键因素。此外，该数据集还适合用于教学和学术研究，帮助学习者理解机器学习在实际应用中的重要性和有效性。
