Розробка інформаційної системи передбачення ціни на вживані авто
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
An exploratory data analysis of the selected set of open dataset was concluded using data analysis tools written in
Python programming language, and then the most efficient machine learning model was selected to solve the problem
of predicting the price of a used car.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Лосенко А. В. Розробка інформаційної системи передбачення ціни на вживані авто [Електронний ресурс] / А. В. Лосенко ; наук. кер. В. Б. Мокін // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9959.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Used Cars Dataset, Vehicles listtings from Craigslist [Electronic resource] Available: https://www.kaggle.com/austinreese/craigslist-carstrucks-data
- Jean-Daniel Fekete, Romain Primet, “Progressive Analytics: A Computation Paradigm for Exploratory Data Analysis”, https://arxiv.org/abs/1607.05162
- Wes McKinney “Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd. ed.).”, O’Reilly Media, Inc, 2017.
- Used Cars - FE & EDA with 3D, abnormals filter [Electronic resource] Available: https://www.kaggle.com/vbmokin/used-cars-fe-eda-with-3d-abnormals-filter
- LightGBM Documentation [Electronic resource] Available: https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/