案例介绍
第一，就是先清理整理数据 保值率超过100% 或者无效数据清理掉第二，就是各个因素对保值率的影响。例如所在地对保值率影响 车辆级别对保值率的影响。根据不同数据情况做出直方图，散点图或者其他的图形第三，选取前30%的保值率定义高保值率定为1，其余定义为低保值率定义为0。接下来，进行决策树模型的构建。选取80%的数据为训练集，剩余20%的数据为测试集。最后用随机森林衡量变量重要性
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