【摘 要】
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随着我国经济的蓬勃发展,人们的收入水平提升,消费观也发生了转变。大众渐渐将视角从新车市场转向了二手车市场,特别是收入处于中低水平的家庭,会更加倾向于购买性价比相对较高的二手车,二手车不仅价格低于新车,并且经过检测的新车质量也可以保证。随着我国二手车市场的不断发展,价格评估体系却显露出不适应市场需求的问题,国内使用机器学习对二手车估价模型研究较少。本文主要研究的是二手车估价模型,二手车估价对于消费者
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随着我国经济的蓬勃发展,人们的收入水平提升,消费观也发生了转变。大众渐渐将视角从新车市场转向了二手车市场,特别是收入处于中低水平的家庭,会更加倾向于购买性价比相对较高的二手车,二手车不仅价格低于新车,并且经过检测的新车质量也可以保证。随着我国二手车市场的不断发展,价格评估体系却显露出不适应市场需求的问题,国内使用机器学习对二手车估价模型研究较少。本文主要研究的是二手车估价模型,二手车估价对于消费者和二手车商家来说非常重要,与二手车市场的发展也密切相关,具有非常重要的现实意义。本文建立了基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型。在搜集和阅读了国内外大量关于车辆价格预测的文献确定可行后,建立了二手车估价指标体系。将Kaggle网站公布的某二手车售卖平台的二手车交易数据作为训练数据建立了基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型,首先对数据进行了数据探索和描述性统计,并在模型拟合前进行了数据预处理,分别拟合LightGBM和Catboost模型之后再使用贝叶斯调参法和网格搜索法确定各自的最优参数,然后通过验证集效果确定了最佳拟合权重进行融合得到最终二手车估价模型,并且使用决策树、随机森林模型作为对比模型。并且使用python爬取二手车之家网站二手车相关数据作为验证数据,进一步验证了模型对于国内二手车估价仍适用。最终得出结论:使用LightGBM和Catboost的融合模型进行二手车估价预测效果最优。本文经过研究发现使用基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型预测效果最好,融合模型MAE为1302.44,RMSE为2525.43,~2为0.895,其次是Catboost模型、LightGBM模型、随机森林模型,决策树模型预测效果不理想。使用二手车数据基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型进行预测,预测效果较好,该模型较适合用于二手车的价格预测。本文所建立的模型对变量重要性也进行了排序,重要性从高到低依次是:车辆功率、注册年份、车辆品牌、行驶里程、车辆类型、变速箱、燃油类型和维修情况。使用二手车之家网站的二手车交易数据进一步验证了本文所建立的融合模型在二手车估价中不受数据来源限制,数据的~2为0.955,模型拟合优度很好,说明本文建立的融合模型适用于二手车估价。本文建立的基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型提供了一种具有高准确性和适用性的二手车估价方法,在各大二手车电商平台对二手车价格评估时可以结合本文建立的基于LightGBM与Catboost融合的二手车估价模型来使用。并且本文模型对变量重要性也进行了排序,在此基础上可以结合LightGBM和Catboost对变量的重要性可以度量的优势进一步对车辆保值率进行研究。想要购买二手车的消费者在选购二手车时也可以使用本文二手车估价模型进行价格预估,决定是否购买。
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