[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
地址：	201315 上海市浦東新區中國（上海***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
搜索關鍵詞：	改裝裝置及系統車型配置申請構建定價數據預處理價格評估交易數據數據融合相關信息擬合賦予
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【說明書】：

本申請實施例示出一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，裝置及系統。本申請實施例示出的方法，在目標XGBoost模型的構建過程中，將二手車的交易數據，以及，車型配置數據融合，并將上述數據預處理后賦予序列意；同時，本申請實施例示出的方法采用XGBoost模型可有效的避免過擬合現象的發生。本申請是實施構建的目標XGBoost模型適用于全部車輛的價格評估，即使對于一些改裝后的二手車的價格，僅需將所述改裝后的二手車的，二手車的相關信息，車型配置數據，以及改裝后的信息輸，便可得到上述改裝后的二手車的價格。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，裝置及系統。

背景技術

隨著經濟社會的發展和城市居民生活水平提高，車輛已變成私人的基本要求。近年來，中國經濟的飛速發展，車輛保有量的快速增長，二手車的交易買賣越來越繁榮，全國每個省會城市的二手車輛經紀人和單位通常達到5000個以上，每年成交的二手車達到10萬-20萬輛。隨著二手車的交易買賣的逐漸繁榮，二手車市場隨之面臨一系列挑戰，例如，目前的二手車市場仍然是個信息不對稱的市場，消費者很難知曉二手車的價值，其結果是二手車市場難以取得消費者的信賴，導致二手車市場失去一些潛在的客戶。因此如何對的二手車進行評估定價，顯得尤為重要。

近年來，機器學習算法的逐年普及，更多的二手車交易平臺將機器學習算法應用于二手車的價格評估，在使用機器學習算法對二手車定價建模的過程中，常見的模型精度為車系一級，根據不同車系分別建模。舉例說明，現有技術示出的機器學習算法構建的在模型的構建過程中，首先，將數據庫中的數據，按照車系歸類，所述數據包括交易數據，所述交易數據包括二手車的成交價格，以及，二手車相關的信息，所述二手車的相關信息包括：車齡，行駛里程等一系列可以定量反應二手車車況的數據；基于所述二手車的相關信息與二手車相關的信息構建線性模型，然后基于所述線性模型對二手車的價格進行評估。

現有技術示出的線性模型對數據庫中車系完整度要求高，在數據庫中沒有相對應車系的時候無法進行估價。并且，隨著現今人們對汽車的體驗要求提升，許多車主會選擇加裝詳細配置，傳統模型無法對加裝詳細配置信息進行捕捉。

發明內容

本發明的發明目的在于提供一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，裝置及系統，以解現有技術示出的線性模型對數據庫中車系完整度要求高，在數據庫中沒有相對應車系的時候無法進行估價得技術問題。

本申請實施例第一方面示出一種基于XGBoost模型的二手車定價方法，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。

可選擇的，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。