Predicción del precio de un vehículo

Crear un modelo de machine learning que determine rápidamente valor de mercado de vehículos en venta para la compañía Rusty Bargain que vende vehículos usados, la cual está desarrollando una aplicación para atraer nuevos clientes.

EL objetivo de nuestro modelo predictivo, es evaluar nuestro modelo en base a:

• la calidad de la predicción
• la velocidad de la predicción y tiempos de entrenamiento.

Aplicamos técnicas de potenciación de gradiente y ajustes de hiperparámetros en nuestros modelos de machine learning.

Bibliotecas usadas

numpy, pandas, matplotlib.pyplot, time, sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, sklearn.preprocessing import StandardScaler, sklearn.linear_model import LinearRegression, sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, sklearn.ensemble import RandomForestRegressor, sklearn.metrics import mean_squared_error, sklearn.model_selection import cross_val_score, xgboost import XGBRegressor, lightgbm import LGBMRegressor, catboost import CatBoostRegressor