二手车价格预测数据集-车型-配置与价格-时间不限
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,机器学习,汽车,车辆,价格,模型,数据分析,特征工程
数据概述：
本数据集包含了从网络上抓取的二手车信息，旨在用于二手车价格的预测分析。 数据集包含多个关键字段，涵盖了车辆的多种属性，例如品牌、型号、生产年份、配置、行驶里程、车身类型、燃油类型、变速箱类型、颜色、拥有者数量以及各种车辆配置选项等。 数据集的目标是构建一个能够根据这些特征准确预测二手车价格的模型。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
1. 二手车价格预测建模: 利用机器学习技术，建立二手车价格预测模型，帮助评估二手车价值。
2. 数据清洗与预处理: 练习数据清洗和预处理技能，处理原始数据中的缺失值、异常值，并将数据转换为可用于建模的格式。
3. 特征工程: 探索特征工程技术，例如创建新的特征或转换现有特征，以提高模型性能。
4. 模型构建与评估: 构建各种机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等，并使用适当的评估指标（例如均方误差、R-squared）来评估模型性能。
5. 超参数调优: 针对不同模型进行超参数调优，以优化模型性能。
6. 模型选择与比较: 比较不同模型的性能，选择最适合的预测模型。
7. 深度学习模型构建: 构建深度学习模型，用于价格预测。
字段解释：
- Car_Name (汽车名称)：包含汽车品牌和型号。
- Model_Year (车型年份)：汽车的生产年份。
- Variant (车型配置)：汽车的具体配置版本。
- Fuel (燃油类型)：汽车使用的燃油类型，如汽油、柴油、CNG。
- Body_type (车身类型)：描述汽车的车身结构，如轿车、掀背车、SUV等。
- Transmission (变速箱)：变速箱类型，如手动或自动。
- Color (颜色)：汽车的外部颜色。
- Owner (车主数量)：汽车的拥有者数量。
- Kms_Driven (行驶里程)：汽车的总行驶里程，以公里为单位。
- RTO (地方交通管理局)：可能包含汽车注册地区的信息。
- Airbags (安全气囊)：指示汽车是否配备安全气囊（0表示否，1表示是）。
- Alloy_wheels (合金轮毂)：指示汽车是否配备合金轮毂（0表示否，1表示是）。
- Cruise_control (巡航控制)：指示汽车是否配备巡航控制系统（0表示否，1表示是）。
- Infotainment_system (信息娱乐系统)：指汽车的信息娱乐系统，可能包括触摸屏显示器、导航和连接选项等（0表示否，1表示是）。
- Parking_sensors (泊车雷达)：汽车是否配备泊车雷达（0表示否，1表示是）。
- Push_button_start (一键启动)：汽车是否配备无钥匙启动系统（0表示否，1表示是）。
- Steering_mounted_controls (方向盘控制)：指示汽车的方向盘是否具有控制功能，如音频、电话或巡航控制（0表示否，1表示是）。
- Sunroof_moonroof (天窗)：指示汽车是否配备天窗（0表示否，1表示是）。
- Price (价格)：汽车的价格（单位：万），价格会根据品牌、型号、配置和车况等因素而变化。
