近年来,伴随国产电动汽车行业的快速发展,国内电动汽车的保有量不断增加。出于多方面考虑,越来越多的消费者选择购买二手电动汽车作为其日常出行工具,这导致二手电动汽车的交易量不断增长,二手电动汽车市场的规模不断扩大。伴随着二手电动汽车市场规模不断扩大,二手电动汽车行业也暴露出一些问题。例如,二手电动汽车市场缺乏统一的保值率评估体系,这是影响二手电动汽车市场健康发展的主要原因之一。目前,在我国,二手电动汽车的保值率主要由二手汽车销售商和汽车评估师根据自己的经验进行评估,评估的主观性较大。为了促进国内二手电动汽车市场健康稳固的发展,建立一套客观且准确的二手电动汽车保值率评估体系是有必要的。第一,本文参考国内外学者对二手燃油汽车、二手电动汽车的相关研究并总结前人的研究经验,确定了品牌、行驶里程、行驶年限等12个潜在影响因素（自变量）用于构建指标体系。第二,通过传统特征选择法、Lasso回归和Boruta算法三种变量筛选方法分别从潜在影响因素中筛选出显著自变量并综合对比筛选结果,最终确定了品牌、车系、行驶里程、行驶年限、电动机功率、最大充电充率、续航里程、车身类型、车主质保、过户次数10个影响因素为显著自变量。第三,本文运用随机森林算法和GBDT算法分别建立二手电动汽车保值率关于10个显著自变量的预测模型,并采用十折交叉验证法比较随机森林回归模型和GBDT模型的预测效果,结果表明随机森林回归模型在训练集和测试集上的预测误差均小于GBDT模型。最后,本文讨论了所建立的随机森林回归模型是否存在过拟合现象及模型的稳定性,结果表明所建立的随机森林回归模型不存在过拟合现象且模型稳定。总结来讲,本文建立的随机森林回归模型在评估二手电动汽车保值率方面是可行的,具有一定的应用价值。