Analysis of the Price Influence Factors of Used Audi Cars Based on Ridge Regression Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses the ridge regression model to explore the factors affecting the price of second-hand Audi cars. A large number of used Audi car feature data were collected, including the Model, Year, Mileage and other characteristics, as well as their corresponding price. In general, since the development of these factors is homogeneous, so most of their data have multicollinearity problems. If OLS is used to estimate the parameters of the model, the parameters obtained may be difficult to objectively and accurately reflect the actual situation [6]. Using ridge regression model for modeling and prediction to solve the multicollinearity problem by introducing a regularization term. When building the model, this text considered the correlation between features and choose appropriate regularization parameters. The experimental results show that through the ridge regression model, this text analyzed the importance of the characteristics of the regression model, and found that the regression coefficient of Mileage Year and Tax is 5.17296619, -0.60579774 and 1.46868943 respectively, indicating that mileage, age and tax are important factors affecting the price of second-hand Audi cars [3]. This study provides a reliable method for predicting the price factors of the used Audi car market, which has an important reference value for both buyers and sellers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».