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【阿里AI大赛】-二手车价格预测报名入口-第一步

📌 报名入口

  1. 赛事主链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784

  2. 阿里云实名认证:报名前需要先进行阿里云实名认证

    • 认证链接:https://account.console.aliyun.com/v2/?spm=a2c4g.11186623.0.0.27696b3dUE512s#/authc/home

⚠️ 报名及参赛注意事项

1. 比赛基本信息

  • 赛题:预测二手车交易价格(回归问题)
  • 数据规模:总数据量超过40万条,包含31列变量(15列为匿名变量)
  • 数据划分:15万条训练集、5万条测试集A、5万条测试集B
  • 数据脱敏:name、model、brand和regionCode等信息已脱敏

2. 评测标准

  • 评价指标:MAE (Mean Absolute Error,平均绝对误差)
  • 目标:尽可能降低预测价格与真实价格的平均绝对误差

3. 提交要求

  • 预测结果格式需与sample_submit.csv一致
  • 提交文件后缀必须为.csv
  • 提交前请确保结果格式正确,避免因格式错误导致评分失败

4. 比赛流程

  • 7月22日0:00:开放测试集1评测入口
  • 7月31日23:59:关闭测试集1评测入口
  • 8月2日00:00:发布测试集2数据,开放测试集2评测入口
  • 8月9日23:59:测试集2结果截止提交

5. 二手车价格评估要点(对比赛有帮助)

  • 核心估值方法:现行市价法、重置成本法、使用年限法、公里计价法
  • 关键影响因素:车况(发动机/变速箱状态、底盘锈蚀)、使用痕迹(年均里程)、品牌与市场供需
  • 避坑指南:核查维保记录、警惕调表车、排查法律风险

6. 参赛建议

  • 优先使用市场比较法验证真实行情
  • 结合重置成本法交叉计算
  • 对于高价值车辆,可考虑收益现值法
  • 建议使用Python数据科学库(pandas、numpy、scikit-learn等)进行特征工程和模型训练
  • 可使用各种算法模型进行优化,减低MAE

这个比赛非常适合AI开发者,从数据处理、特征工程到模型调优,能全面锻炼您的数据挖掘能力。需要先进行阿里云实名认证,然后通过主链接报名参赛,下载数据集开始预测之旅。

http://www.cnnetsun.cn/news/71538.html

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