論文の概要: Vehicle Price Prediction By Aggregating decision tree model With
Boosting Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15982v1
- Date: Sat, 29 Jul 2023 13:07:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 18:28:22.620935
- Title: Vehicle Price Prediction By Aggregating decision tree model With
Boosting Model
- Title（参考訳）: ブーストモデルを用いた意思決定木モデルによる車両価格予測
- Authors: Auwal Tijjani Amshi
- Abstract要約: このプロジェクトでは、機械学習アルゴリズムの不要なノイズを回避するために、pythonスクリプトを使用してデータの正規化、標準化、クリーン化を行っている。
提案システムは,決定木モデルとグラディエントブースティング予測モデルを用いて,相互に結合して正確な予測を行う。
同じデータセットの助けを借りた中古車の将来の価格予測は、異なるモデルから構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Predicting the price of used vehicles is a more interesting and needed
problem by many users. Vehicle price prediction can be a challenging task due
to the high number of attributes that should be considered for accurate
prediction. The major step in the prediction process is the collection and
pre-processing of the data. In this project, python scripts were built to
normalize, standardize, and clean data to avoid unnecessary noise for machine
learning algorithms. The data set used in this project can be very valuable in
conducting similar research using different prediction techniques. Many
assumptions were made on the basis of the data set. The proposed system uses a
Decision tree model and Gradient boosting predictive model, which are combined
in other to get closed to accurate prediction, the proposed model was evaluated
and it gives a promising performance. The future price prediction of used
vehicles with the help of the same data set will comprise different models.
- Abstract（参考訳）: 使用済み車両の価格を予測することは、多くのユーザーにとってより興味深く必要な問題だ。
正確な予測のために考慮すべき属性の数が多いため、車両価格の予測は難しい課題である。
予測プロセスにおける大きなステップは、データの収集と事前処理である。
このプロジェクトでは、機械学習アルゴリズムの不要なノイズを避けるために、データの標準化、標準化、クリーン化のためにpythonスクリプトが構築された。
このプロジェクトで使用されるデータセットは、異なる予測手法を用いて同様の研究を行う際に非常に有用である。
データセットに基づいて多くの仮定がなされた。
提案システムでは,決定木モデルとグラディエントブースティング予測モデルを用いて,他のモデルと組み合わせて精度の高い予測を行うとともに,提案モデルの評価を行い,有望な性能を示す。
同じデータセットの助けを借りた中古車の将来の価格予測は、異なるモデルから構成される。
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