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基于机器学习方法的电动汽车价格预测

Price Prediction of Electric Vehicles Based on Machine Learning Methods
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摘要 运用多种机器学习方法对给定电动汽车数据建立了模型,对比发现了逻辑斯蒂回归模型的性能最好,精确度达97.33%,最终选择逻辑斯蒂回归模型用于对电动汽车的价格进行预测。 A variety of machine learning methods are used to build models for a given electric vehicle data.The comparison shows that the Logistic Regression model has the best performance,with an accuracy of 97.33%.The logistic regression model is finally used for the price prediction of electric vehicles.
作者 孙一飞 夏帆 唐晨添 赵陆亮 Sun Yifei;Xia Fan;Tang Chentian;Zhao Luliang(College of Big Data Statistics,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang,Guizhou 550025,China)
出处 《绿色科技》 2020年第14期266-268,共3页 Journal of Green Science and Technology
关键词 价格预测 机器学习 精确度 price prediction machine learning accuracy
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