随机森林二手车价格预测模型验证数据集RandomForestUsedCarPricePredictionModelValidation-bibeksa
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 价格预测, 随机森林, 回归模型, 交叉验证, 模型评估, 汽车行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基于随机森林模型预测二手车价格的验证结果，用于评估模型的性能和泛化能力。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型验证的静态数据。
地理范围：数据未明确地域信息，但可推断为二手车市场数据。
数据维度：
* ID：样本的唯一标识符。
* Actual：二手车的实际价格。
* OOF_Pred_RandomForest：随机森林模型的预测价格（Out-of-Fold 预测）。
* Fold：交叉验证的折数，用于评估模型的稳定性。
数据格式：CSV格式，包含oof_predictions_randomforest.csv和RandomFOrest_submission.csv两个文件，便于数据分析和模型评估。数据已进行预处理，可以直接用于模型性能分析。
该数据集适用于评估随机森林模型在二手车价格预测任务中的表现。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习模型评估与优化研究，如比较不同模型的预测效果、分析模型误差来源等。
行业应用：为汽车行业提供数据支持，尤其适用于二手车估价、市场分析等。
决策支持：支持二手车价格预测相关领域的决策制定，如优化定价策略、提升销售预测准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析随机森林模型在二手车价格预测方面的表现，并为模型优化提供依据，从而提升预测精度。
