车价预测网络应用 源码

车价预测 分析了来自Craiglist.org(Kaggle)的55万行数据和22个特征,以预测价格。 使用Python进行数据清理,特征工程,特征选择和数据分析。 实施了诸如线性回归,梯度提升,岭回归和随机森林之类的不同算法,并且在随机森林中获得了R49分数0.849。 使用Flask在Amazon Web服务上部署模型。 (演示: : )