Показати скорочену інформацію

Розробка інтелектуальної технології аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі

dc.contributor.authorГіжевський, В. В.uk
dc.contributor.authorЯщолт, А. Р.uk
dc.date.accessioned2024-03-19T14:18:52Z
dc.date.available2024-03-19T14:18:52Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationГіжевський В. В. Розробка інтелектуальної технології аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі [Електронний ресурс] / В. В. Гіжевський, А. Р. Ящолт // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15903.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/40187
dc.description.abstractУ тезах вказано основну проблематику, описано здійснену роботу в розвідувальному аналізі даних, налаштування, видалення та наповнення даних за допомогою стандартних модулів та методів на мові програмування Python. Розроблено ефективну модель машинного навчання для задачі передбачення цін на вживані автомобілі.uk
dc.description.abstractThe thesis outlines the main issues, describes the work done in intelligence analysis, configuration, deletion, and filling of data using standard modules and methods in the Python programming language. An effective model of machine learning for the problem of predicting the prices of used cars has been developed.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15903
dc.subjectPythonuk
dc.subjectEDAuk
dc.subjectпередбачення цін на автоuk
dc.subjectробота з данимиuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectPandasuk
dc.subjectNumpyuk
dc.subjectRandomForestRegressoruk
dc.subjectGridSearchCVuk
dc.subjectRMSEuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectEDAuk
dc.subjectprediction of car pricesuk
dc.subjectdata processinguk
dc.subjectdata analysis Pandasuk
dc.subjectNumpyuk
dc.subjectRandomForestRegressoruk
dc.subjectGridSearchCVuk
dc.subjectRMSEuk
dc.titleРозробка інтелектуальної технології аналізу та передбачення цін на вживані автомобіліuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8:338+629.33
dc.relation.referencesUsed Cars Dataset. Kaggle. 2021. URL: https://www.kaggle.com/datasets/austinreese/craigslist-carstrucks-data
dc.relation.referencesPython Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. 2016. URL: https://g.co/kgs/JxxZP5
dc.relation.referencessklearn.model_selection.GridSearchCV. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
dc.relation.referencesMetrics and scoring: quantifying the quality of predictions. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/model_evaluation.html
dc.relation.referencesRoot-mean-square deviation. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation
dc.relation.referencesCar prices prediction. Python. Used Cars Dataset, Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/code/hizhevskyivladyslav/car-prices-prediction/notebook


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
15903.pdf
Розмір:
606.6Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію