Остання редакція: 2022-05-30
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.
DEVELOPMENT OF INTELLECTUAL TECHNOLOGY OF ANALYSIS AND PREDICTION OF PRICES FOR USED CARS
Abstract
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
Ключові слова
Посилання
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://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions. URL: https://scikit-learn.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