汽车价格预测模型训练结果数据集-2023年-stepanopushnev
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格,预测模型,CatBoost,机器学习,训练结果,数据预处理,模型评估
数据概述：
本数据集包含使用CatBoost算法训练得到的汽车价格预测模型的预处理数据和预测结果。数据来源于互联网公开渠道，涵盖了多种汽车型号及其相关信息。数据预处理阶段包括缺失值处理、特征选择与编码等，以提高模型的准确性和稳定性。训练结果部分提供了模型对测试数据集的预测值，可用于评估模型性能。
数据集字段定义如下：
- brand：汽车品牌名称
- model：汽车型号
- year：生产年份
- mileage：行驶里程（公里）
- engine_type：发动机类型
- engine_capacity：发动机排量（升）
- fuel_type：燃料类型
- transmission：变速箱类型
- body_type：车身类型
- drive_system：驱动方式
- color：车身颜色
- price：实际价格（单位：美元）
- predicted_price：模型预测价格（单位：美元）
数据用途概述：
该数据集适用于汽车价格预测模型的评估与优化、市场分析、竞品定价比较等场景。研究人员和数据分析师可以利用此数据集评估现有模型的预测准确性；汽车销售商可以参考预测价格制定销售策略；政策制定者可以利用数据进行市场调研和政策制定。此外，该数据集还适合用于教学和培训，帮助学生理解机器学习模型的应用流程。
