[發明專利]一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，裝置及系統

在審

• 申請號: 201810224028.1
• 申請日: 2018-03-19
• 公開（公告）號: CN110288364A
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發明（設計）人: 黃潔申;伊凡;石玉明;邱慧
• 申請（專利權）人: 優估（上海）信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取二手車的歷史數據，所述歷史數據包括：交易數據，以及，車型配置數據，所述交易數據包括：成交價格，以及，二手車的相關信息；

預處理所述歷史數據，生成預處理歷史數據；

根據所述預處理歷史數據，構建目標XGBoost模型；

基于所述目標XGBoost模型，評估所述二手車的價格。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預處理所述歷史數據，生成預處理歷史數據的步驟包括：

清理所述交易數據，以及，所述車型配置數據，得到清理后的交易數據，以及，清理后的車型配置數據；

根據預置賦值規則，將所述清理后的車型配置數據，賦予序列意義，生成處理后的車型配置數據；

融合所述處理后的車型配置數據，以及，所述清理后的交易數據，生成預處理歷史數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預處理所述歷史數據，生成預處理歷史數據的步驟包括：

根據預置賦值規則，將所述車型配置數據賦予序列意義，賦值后的車型配置數據；

清理所述交易數據，以及，賦值后的車型配置數據，得到處理后的交易數據，以及，處理后的車型配置數據；

融合所述處理后的交易數據，以及，所述處理后的車型配置數據，生成預處理歷史數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述清理交易數據，以及，賦值后的車型配置數據，得到處理后的交易數據，以及，處理后的車型配置數據的步驟包括：

確定所述交易數據，以及，賦值后的車型配置數據的問題數據，所述問題數據包括：缺失值，異常值，噪聲值中的一種或幾種組合；

確定所述問題數據的類型，根據所述類型，對所述問題數據作以相應的處理，得到處理后的交易數據，以及，處理后的車型配置數據。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據類型，對所述問題數據作以相應的處理的步驟包括；

如果所述類型為異常值，確定所述異常值對應的目標特征；

基于所述歷史數據，計算所述目標特征的平均值；

用所述目標特征的平均值替換所述目標特征的值。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據預處理歷史數據，構建目標XGBoost模型的步驟包括：

分割所述預處理歷史數據，生成訓練數據，以及，測試數據；

基于所述訓練數據，構建XGBoost模型，生成第一XGBoost模型；

基于所述第一XGBoost模型，計算所述測試數據中測試二手車的預測價格；

判斷預測價格與測試二手車的成交價格的差值是否落在預置范圍內；

如果落在預置范圍內，確定所述第一XGBoost模型為目標XGBoost模型；

如果不落在預置范圍內，調整所述第一XGBoost模型的參數，生成目標XGBoost模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

統計所述目標XGBoost模型，每個特征作為子節點出現的次數；

基于所述次數，對所述特征的重要性排序。

8.一種基于XGBoost模型的二手車定價裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取二手車的歷史數據，所述歷史數據包括：交易數據，以及，車型配置數據，所述交易數據包括：成交價格，以及，二手車的相關信息；

預處理單元，用于預處理所述歷史數據，生成預處理歷史數據；

構建單元，用于根據所述預處理歷史數據，構建目標XGBoost模型；

評估單元，用于基于所述目標XGBoost模型，評估所述二手車的價格。