Проект "Определение стоимости автомобилей"

Описание проекта:

Сервис по продаже автомобилей с пробегом «Не бит, не крашен» разрабатывает приложение для привлечения новых клиентов. В нём можно быстро узнать рыночную стоимость своего автомобиля. В распоряжении исторические данные: технические характеристики, комплектации и цены автомобилей. Нужно построить модель для определения стоимости.

Заказчику важны:

• качество предсказания;
• скорость предсказания;
• время обучения.

План работы:

1. Подготовка данных
   • Импорт и первичный анализ
   • Предобработка количественных параметров
   • Удаление дубликатов и переустановка индексов
2. Обучение моделей
   • Разбивка на выборки и преобразование столбцов
   • Модели машинного обучения
     • LinearRegression
     • DecisionTreeRegressor
     • LightGBM
3. Анализ моделей
4. Общий вывод

Решенные задачи:

1. Подготовлены данные;
2. Обучены и протестированы модели: LinearRegression, DecisionTreeRegressor, LGBMRegressor;
3. Выбрана лучшая - LGBMRegressor - со значением RMSE в 1644. Гиперпараметры модели: n_estimators=150, num_leaves;
4. Обобщены выводы.

Используемые библиотеки:

lightgbm, numpy, pandas, sklearn