Розробка інтелектуальної технології аналізу та передбачення цін на вживані автомобілі
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У 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.
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.
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
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
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 (6)
- Used Cars Dataset. Kaggle. 2021. URL: https://www.kaggle.com/datasets/austinreese/craigslist-carstrucks-data
- 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