二手车交易价格预测的代码实例

你可以使用机器学习算法来预测二手车交易价格。以下是一个使用Python和Scikit-learn库的简单代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('二手车数据.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行
X = data[['年份', '里程', '品牌']]  # 特征: 年份、里程、品牌
y = data['价格']  # 目标变量: 价格

# 将品牌转换为数字编码
X = pd.get_dummies(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建线性回归模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print('均方根误差（RMSE）:', rmse)

请注意，以上示例假设你已经有一个名为'二手车数据.csv'的数据集，并且数据集中包含'年份'、'里程'、'品牌'和'价格'等列。你可以根据实际情况修改代码来适应你的数据集和模型选择。此外，你还可以尝试使用其他机器学习算法或进行特征工程来改进预测结果。