Розробка інтелектуальної технології аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The 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.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Гіжевський 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.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. 2016. URL: https://g.co/kgs/JxxZP5
- sklearn.model_selection.GridSearchCV. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
- Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/model_evaluation.html
- Root-mean-square deviation. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation
- Car prices prediction. Python. Used Cars Dataset, Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/code/hizhevskyivladyslav/car-prices-prediction/notebook