論文の概要: Second Hand Price Prediction for Tesla Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03788v1
• Date: Mon, 11 Jan 2021 09:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 19:37:52.487334
• Title: Second Hand Price Prediction for Tesla Vehicles
• Title（参考訳）: テスラ車の第2ハンド価格予測
• Authors: Sayed Erfan Arefin
• Abstract要約: Teslaの自動車は、消費者市場で手頃な価格でカーボンフットプリントを残さず、自動車業界で人気を博した。 2019年初め、テスラの株価が大幅に下落したため、テスラのオーナーは中古車市場で自動車の販売を開始した。 本稿では,第2のTeslavehicle価格予測システムを開発するために,機械学習技術がどのように実装されているかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Tesla vehicles became very popular in the car industry as it was affordable in the consumer market and it left no carbon footprint. Due to the large decline in the stock prices of Tesla Inc. at the beginning of 2019, Tesla owners started selling their vehicles in the used car market. These used car prices depended on attributes such as the model of the vehicle, year of production, miles driven, and the battery used for the vehicle. Prices were different for a specific vehicle in different months. In this paper, it is discussed how a machine learning technique is being implemented in order to develop a second-hand Teslavehicle price prediction system. To reach this goal, different machine learning techniques such as decision trees, support vector machine (SVM), random forest, and deep learning were investigated and finally was implemented with boosted decision tree regression. I the future, it is intended to use a more sophisticated algorithm for better accuracy.
• Abstract（参考訳）: Teslaの車両は、消費者市場では手頃な価格でカーボンフットプリントを残さず、自動車業界で非常に人気を博した。 2019年初めにテスラの株価が大幅に下落したため、テスラのオーナーは中古車市場で自動車の販売を開始した。 これらの中古車の価格は、車両のモデル、生産年、マイル駆動、車両に使用されるバッテリーといった特性に依存していた。 特定の車両の価格は異なっていた。 本稿では,第2のTesla車価格予測システムを開発するために,機械学習技術がどのように実装されているかについて議論する。 この目標を達成するために、決定木、サポートベクターマシン(SVM)、ランダムフォレスト、ディープラーニングといったさまざまな機械学習技術を調査し、最終的に決定木回帰を向上して実装した。 将来的には、より高度なアルゴリズムを使って精度を上げることが意図されている。

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