【摘 要】
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针对二手车资产价值的评估问题进行了相关研究，利用机器学习方法对二手车价格进行预测。通过Python的Pandas库中read.csv（）命令对二手车数据进行分析，主要从构建特征指标、数据缺失值的删除和填补、指标异常值的剔除等方面进行数据清洗。提取所需预测的二手车数据，分别使用随机森林（random forest，RF）和Lasso-XGBoost算法模型进行预测。通过对两种算法进行调参优化，对比预
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针对二手车资产价值的评估问题进行了相关研究，利用机器学习方法对二手车价格进行预测。通过Python的Pandas库中read.csv（）命令对二手车数据进行分析，主要从构建特征指标、数据缺失值的删除和填补、指标异常值的剔除等方面进行数据清洗。提取所需预测的二手车数据，分别使用随机森林（random forest，RF）和Lasso-XGBoost算法模型进行预测。通过对两种算法进行调参优化，对比预测效果，选择泛化能力较强的Lasso-XGBoost算法对二手车价格预测。并对电商模式下的二手车交易系统进行了分析研究。
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