使用 ML 预测笔记本电脑价格
时间:2025-01-09 14:06:18 351浏览 收藏
一分耕耘,一分收获!既然打开了这篇文章《使用 ML 预测笔记本电脑价格》,就坚持看下去吧!文中内容包含等等知识点...希望你能在阅读本文后,能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑,也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论,多给建议!谢谢!
本文介绍了一个使用Python从pccomponentes网站抓取数据,并构建机器学习模型预测笔记本电脑价格的项目。该项目解决了现有公共数据集数据过旧的问题,通过直接抓取网站数据获得更可靠、更新的数据。
项目首先使用numpy
、pandas
和matplotlib
库处理抓取到的数据,并删除包含空值的行。 随后,对cpu
和gpu
列进行数据清洗和特征工程,减少类别数量以降低噪声,提高模型性能。 cpu
和gpu
的类别分别被简化为更广泛的类别,例如“低端Intel处理器”、“高端Nvidia显卡”等。 硬盘(ssd
)数据被合并为总存储空间,内存(ram
)数据则被转换为数值型数据。
为了处理分类特征,项目使用了sklearn
库中的ColumnTransformer
和OneHotEncoder
进行独热编码。
接下来,项目评估了多种机器学习模型,包括逻辑回归、随机森林、ExtraTreesRegressor、GradientBoostingRegressor和XGBRegressor。 结果显示,随机森林和GradientBoostingRegressor模型表现最佳,其R²分数接近0.8。 最终,项目使用VotingRegressor
组合了随机森林和GradientBoostingRegressor两个模型,进一步提升了模型性能,R²分数达到0.8085。
项目总结: 通过数据清洗、特征工程和模型集成,最终构建了一个性能良好的机器学习模型,能够有效预测笔记本电脑的价格。 后续文章将介绍如何将该模型集成到网络应用程序中。 项目链接[此处应插入项目链接]
到这里,我们也就讲完了《使用 ML 预测笔记本电脑价格》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!
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