使用比赛数据,通过挖掘原始数据并结合背景知识创建了7个特征,使用随机森林和XGBoost模型对特征重要性排名前十五的特征中共同出现的特征进行选取,得到9个特征;然后建立KNN、集成学习类、神经网络等模型,选取三组数据集分别建立模型,最终选取了筛选后的数据集和使用Adam优化器的神经网络作为最终的价格预测模型,其准确率达到了96.6%。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
