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基于XGBoost的Ebay网上拍卖最终成交价格预测
1
作者
曹菲菲
《计算机时代》
2021年第1期46-50,共5页
对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率...
对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率作为模型的评估指标。经比较发现XGBoost模型达到90.55%的准确率,明显优于逻辑斯蒂回归模型。此外通过十次迭代,分别得到两个模型的准确率变化趋势,结果显示Xgboost具有更高的准确率。
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关键词
ebay网上拍卖
成交价格预测
多分类
极端梯度提升
最优参数选择
逻辑斯蒂回归
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题名
基于XGBoost的Ebay网上拍卖最终成交价格预测
1
作者
曹菲菲
机构
广东培正学院经济学院
出处
《计算机时代》
2021年第1期46-50,共5页
文摘
对成交价格进行预测,旨在获得Ebay拍卖品的价格动态,使买卖双方更好地进行交易。将价格区间进行多分类划分和多次最优参数选择,建立极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,并与最优逻辑斯蒂回归模型比较,使用平均准确率作为模型的评估指标。经比较发现XGBoost模型达到90.55%的准确率,明显优于逻辑斯蒂回归模型。此外通过十次迭代,分别得到两个模型的准确率变化趋势,结果显示Xgboost具有更高的准确率。
关键词
ebay网上拍卖
成交价格预测
多分类
极端梯度提升
最优参数选择
逻辑斯蒂回归
Keywords
ebay
online auction
transaction price prediction
multi-classification
eXtreme Gradient Boosting
optimal parameter selection
logistic regression
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于XGBoost的Ebay网上拍卖最终成交价格预测
曹菲菲
《计算机时代》
2021
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