SaleCarPrice

Описание проекта

Цель

Определить рыночную стоимость автомобиля пользователя.

Результат

• Baseline: 4594.845324
• RMSE лучшей модели: 1622.041037

Предскзаание модели в 2.83 точнее в сравненни со средним.

Используемые технологии и подходы

Решил задачу регрессии.

• pandas
• matplotlib
• sklearn
• catboost

Комментарии по выполненному заданияю

Можно улучшить

• Можно восстановить данные для моделей датированых 1910 и 1000 годом. Нужно подтвердить гипотезу что записи с моделями автомобилей этих лет выппущены в 2010 и 2000 году соответственно
• PostalCode - хороший признак в который можно углубиться. От региона может зависить стоимость автомобиля, но приведение этого признака к пригодному для использования виду это отдельный проект
• Для восстановления признаков Model, Gearbox, FuelType, VehicleType, RegistrationYear можно обучить модель. Берем строки где не задан признак Model, обучаем модель на признаках Brand, Gearbox, FuelType, VehicleType, RegistrationYear.

По задаче в целом

• Данные которым нельзя доверять
• Есть пространство для генерации фич