本文基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型。二手摩托车价格定价高度依赖线下评估，对车辆进行合理、准确的估值成为二手摩托车线上交易亟待解决的问题。通过数据挖掘收集二手摩托车成交数据，提取影响因素建立训练特征，基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型，模型MAE最低0.03136,R2最高0.9048，预测准确度较高，预测值与实际值相关性强。通过交叉验证法，将随机森林模型与其他预测模型进行了对比分析，该模型维持较高预测准确度的同时有良好的运行效率。
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