李原吉，李丹，唐淇

（四川大學(xué)錦城學(xué)院，四川成都，611731）

0 引言

二手車(chē)被認(rèn)為是汽車(chē)完整產(chǎn)業(yè)鏈上最薄弱也是最后的一片藍(lán)海，伴隨著居民可支配收入的增加與我國(guó)汽車(chē)保有量的提升，二手車(chē)市場(chǎng)的規(guī)模也隨之變的龐大。在這股發(fā)展的浪潮中，也吸引了許多資本投資入駐二手車(chē)行業(yè)。但是與之而來(lái)的問(wèn)題就是中國(guó)的二手車(chē)平臺(tái)線(xiàn)上估價(jià)過(guò)程比較主觀，估價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)比較模糊，不夠細(xì)致和具體，更多的內(nèi)容缺少一個(gè)可以量化的參考標(biāo)準(zhǔn),不利于消費(fèi)者的選購(gòu)與資本的大范圍采購(gòu)，因此，本文從解決實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，構(gòu)建一個(gè)基于XGBoost算法的價(jià)格預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)不同車(chē)輛情況屬性的訓(xùn)練，對(duì)其最終成交價(jià)格進(jìn)行預(yù)估，以用于解決實(shí)際生活中對(duì)二手車(chē)成交價(jià)格量化困難，并且并不公開(kāi)透明等問(wèn)題，具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。

1 問(wèn)題的提出與分析

1.1 價(jià)格分析

依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的指導(dǎo)與查閱相關(guān)資料，本文得知影響二手車(chē)成交價(jià)格包括車(chē)輛基礎(chǔ)屬性，保值率，與車(chē)況條件。在本文的模型特征選取中，選擇了傳統(tǒng)常規(guī)的車(chē)況條件等特征，添加的其他特征為過(guò)戶(hù)情況，動(dòng)力源與座位數(shù)量作為特征，用以預(yù)測(cè)最后價(jià)格。

1.2 問(wèn)題的提出與應(yīng)用價(jià)值

本文通過(guò)調(diào)查二手車(chē)的交易價(jià)格與網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售平臺(tái)的二手車(chē)價(jià)格評(píng)估，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)如今二手車(chē)價(jià)格僅有三項(xiàng)屬性作為評(píng)估依據(jù)：車(chē)型，上牌時(shí)間與行駛里程。因此本文發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)二手車(chē)交易價(jià)格缺失一個(gè)量化標(biāo)準(zhǔn)，不夠公開(kāi)透明，可能會(huì)對(duì)消費(fèi)者權(quán)益產(chǎn)生一定侵害。若能夠通過(guò)輸入一定參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)車(chē)輛價(jià)格，建立相關(guān)的預(yù)測(cè)模型，將有利于二手車(chē)的交易與保障消費(fèi)者權(quán)益。總之，該預(yù)測(cè)模型的建立，是為了解決實(shí)際生活中對(duì)二手車(chē)成交價(jià)格量化困難，并且并不公開(kāi)透明等問(wèn)題，提供一個(gè)參考性，有實(shí)際意義的研究思路。

2 數(shù)據(jù)獲取及處理

2.1 數(shù)據(jù)獲取

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，與python爬蟲(chóng)技術(shù)的日益成熟，越來(lái)越多的具有實(shí)際價(jià)值的數(shù)據(jù)可以通過(guò)日常用戶(hù)使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)產(chǎn)生，本文使用的大量數(shù)據(jù)，是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)爬取某知名二手車(chē)交易網(wǎng)站獲得的車(chē)輛數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)，將車(chē)型作為正則化關(guān)鍵詞，獲取其他知名二手車(chē)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，最后綜合考量，取平均值得到最終結(jié)果。因此該數(shù)據(jù)具有一定的代表性。例如：現(xiàn)代1.6 CRDI SX小轎車(chē)；成交時(shí)期：2015；公里數(shù):41000公里；動(dòng)力類(lèi)型：汽油；操作類(lèi)型：手動(dòng)檔；出售次數(shù)：一次；里程數(shù)：19.67KMP；排量：1582cc；馬力：126.2bgp；座位數(shù)量：5座；成交價(jià)格：12.5W。

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 特征信息的選擇

特征信息的提取的目的是將原始數(shù)據(jù)中，存在的過(guò)于復(fù)雜的文字信息，或者文字信息與數(shù)字信息同時(shí)出現(xiàn)的復(fù)雜情況下，解決這些特征過(guò)于復(fù)雜而導(dǎo)致的無(wú)法在建模時(shí)有效分類(lèi)的問(wèn)題。在研究過(guò)程中，本文發(fā)現(xiàn)，由于爬蟲(chóng)程序問(wèn)題或網(wǎng)站數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題與部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)售價(jià)影響過(guò)小，因此我們選擇的特征有：1.型號(hào)；2.動(dòng)力類(lèi)型；3.操作類(lèi)型；4.出售次數(shù)；5.里程數(shù)；6.排量；7.馬力；8.座位數(shù)量；9成交價(jià)格：12.5W。

2.2.2 缺失值處理

在研究過(guò)程中，因?yàn)閿?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化大多需要連續(xù)型數(shù)據(jù)，而在我們通過(guò)爬蟲(chóng)獲得的原始數(shù)據(jù)可能會(huì)因?yàn)槌绦蛉毕莼蛘邤?shù)據(jù)缺失，而導(dǎo)致我們獲得的汽車(chē)數(shù)據(jù)有一定的缺失值。進(jìn)行調(diào)研后，對(duì)于這些缺失值，我們?cè)O(shè)定，如果缺失數(shù)據(jù)為型號(hào)與成交價(jià)格，則廢棄該條數(shù)據(jù)；如果缺失數(shù)據(jù)為操作類(lèi)型，出售次數(shù)，座位數(shù)量，則使用眾數(shù)對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行填充；如果缺失值為馬力，排量，則使用中位數(shù)進(jìn)行填充；剩余缺失部分，統(tǒng)一使用眾數(shù)進(jìn)行填充。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的初步處理，我們獲得了7250輛二手汽車(chē)補(bǔ)充缺失值后的交易信息，包括成交價(jià)格，車(chē)輛屬性等基礎(chǔ)信息的數(shù)據(jù)集。

2.2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

日前，主流的標(biāo)準(zhǔn)化方法有三種，分別為直線(xiàn)型方法，折線(xiàn)性方法，曲線(xiàn)型方法。不同的方法對(duì)最后的預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生不同的影響。在本研究中，我們涉及的數(shù)據(jù)特征，大多為連續(xù)型數(shù)據(jù)，因此我們對(duì)這幾個(gè)變量使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化(zero-meannormalization)，，即計(jì)算特征矩陣中列的均值及方差，將所得結(jié)果帶入式（1）

3 XGBoost算法與建模

3.1 XGBOOST算法原理

集成學(xué)習(xí)模型通過(guò)將多個(gè)單個(gè)弱分類(lèi)器集成/組合在一起，使它們共同完成分類(lèi)任務(wù)。而集成學(xué)習(xí)模型，可以擬合多種弱分類(lèi)器，通過(guò)比重調(diào)整最終分類(lèi)結(jié)果，使結(jié)果更精確。

XGBoost是一個(gè)隸屬于集成學(xué)習(xí)模型的Boosting算法，在分類(lèi)、回歸和排名等監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)上擁有最高效的性能，該算法已成為機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)首選工具，其原因首當(dāng)其沖的就是其出色的預(yù)測(cè)性能，高度優(yōu)化的多核處理和分布式的機(jī)器實(shí)現(xiàn)，以及處理稀疏數(shù)據(jù)的能力。它本質(zhì)上是一類(lèi)提升樹(shù)模型，集成許多弱分類(lèi)器，以迭代的方式形成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器。其中XGBoost的決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程如圖1所示。

圖1 XGBoost的決策樹(shù)訓(xùn)練過(guò)程

該算法的核心思想是在一棵樹(shù)上不斷的添加樹(shù)與進(jìn)行特征分裂來(lái)使這棵樹(shù)生長(zhǎng)。每個(gè)樹(shù)被添加上去，就對(duì)應(yīng)著該模型在學(xué)習(xí)一個(gè)新函數(shù)，從而用以擬合上一次預(yù)測(cè)的殘差。當(dāng)我們完成N棵樹(shù)的訓(xùn)練后，對(duì)于我們要預(yù)測(cè)的值，其本質(zhì)就是每棵樹(shù)對(duì)應(yīng)分?jǐn)?shù)乘以對(duì)應(yīng)對(duì)應(yīng)比重之和，這就是其樣本的預(yù)測(cè)值。對(duì)于目標(biāo)函數(shù)，我們應(yīng)當(dāng)使用二階泰勒展開(kāi)式來(lái)優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)如式（2）所示。

3.2 建模流程設(shè)計(jì)

將清理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入我們編輯好的XGBoost模塊，將編譯后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行初步分析，然后進(jìn)行建模。但是建模后，精度需要我們進(jìn)行自行的調(diào)整，因?yàn)樗鶡o(wú)法一次得到我們想要的預(yù)測(cè)結(jié)果，因此要對(duì)模型的超參進(jìn)行微調(diào)，以求得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。XGBoost模型中的超參數(shù)主要包括學(xué)習(xí)率、最大深度、子模型的數(shù)量、Gamma值等。在網(wǎng)格中搜索，比較各參數(shù)變化后模型的平均方差，選擇最佳參數(shù)。平均方差越小，參數(shù)越佳。在本文模型中，學(xué)習(xí)率learning_rate調(diào)整為0.01，樹(shù)的深度 max_depth調(diào)整為5，決策樹(shù)剪枝力度調(diào)整為0.5，樣本采樣率調(diào)整為0.9，最小葉子權(quán)重min_child_weight 調(diào)整為 1，其余參數(shù)都設(shè)置為默認(rèn)參數(shù)。

4 實(shí)驗(yàn)與評(píng)估

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)

首先，我們將我們提取到的7250個(gè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，依據(jù)該數(shù)據(jù)二手車(chē)型，車(chē)輛屬性與二手車(chē)成交價(jià)等基礎(chǔ)信息，利用隨機(jī)函數(shù)，將該堆數(shù)據(jù)隨機(jī)按照7:3的比例劃分為訓(xùn)練集與實(shí)驗(yàn)集，用以預(yù)測(cè)最終的二手車(chē)交易價(jià)格，通過(guò)計(jì)算模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率來(lái)驗(yàn)證模型的精度。GBoost有多個(gè)參數(shù)，由于部分模型參數(shù)對(duì)結(jié)果影響較大，在優(yōu)化改進(jìn)模型時(shí)要對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合網(wǎng)格搜索法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu) 。其次使用平均絕對(duì)誤差MAE反應(yīng)出預(yù)測(cè)值的誤差，來(lái)展示模型精度，最后使用其他模型對(duì)其相同數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，與XGBoost模型的訓(xùn)練結(jié)果比較，得出結(jié)果。

4.2 方案分析與其他模型的比較結(jié)果

在預(yù)測(cè)前，將7250項(xiàng)交易進(jìn)行拆分訓(xùn)練與測(cè)試，計(jì)算模型的平均絕對(duì)誤差（MAE）與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率（Accuracy）。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的性能，將測(cè)試集分組進(jìn)行測(cè)試，不斷調(diào)整模型參數(shù)，圖2為平均絕對(duì)誤差的表現(xiàn)。

圖2 平均絕對(duì)誤差

其中，因?yàn)閿?shù)據(jù)量原因，僅僅展示了測(cè)試集233-332行的數(shù)據(jù)平均絕對(duì)誤差的表現(xiàn)，因?yàn)镸AE能反映預(yù)測(cè)值誤差，MAE的值越小，則模型預(yù)測(cè)精度越高。其中紅色部分為為進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗前的MAE值，藍(lán)色部分為清洗后的MAE值。由圖可得，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗后的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的擬合程度更高，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更精確，平均精度提高了20%左右。進(jìn)一步表明數(shù)據(jù)清洗在XGBoost模型中的重要性。

緊接著，我們使用相同的訓(xùn)練集訓(xùn)練不同算法，再使用同一組測(cè)試集測(cè)試，來(lái)表現(xiàn)XGBoost模型的優(yōu)越性。本文的對(duì)比算法使用了ID3與C4.5，三種算法的對(duì)比圖如圖3所示。

圖3 ID3與C4.5與XGBoost算法準(zhǔn)確率比較

其中紅色部分為XGBoost算法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，綠色部分為C4.5算法，藍(lán)色部分為ID3算法，三種算法均使用測(cè)試集23-522行的數(shù)據(jù)，由圖可知，XGBoost模型有良好的預(yù)測(cè)能力，且證明了相較于ID3模型和C4.5模型，XGBoost模型具有更高的精確性和更好的穩(wěn)定性。

4.3 評(píng)估模型

本文通過(guò)理論與對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，對(duì)模型進(jìn)行了總結(jié)認(rèn)為其優(yōu)點(diǎn)如下：（1）易與弱分類(lèi)器級(jí)聯(lián)（2）可以將不同的分類(lèi)算法當(dāng)做弱分類(lèi)器（3）精度較高，實(shí)用性強(qiáng)。缺點(diǎn)是（1）弱分類(lèi)器的權(quán)重與數(shù)目不易設(shè)定（2）數(shù)據(jù)不平衡會(huì)導(dǎo)致分類(lèi)準(zhǔn)確率下降（3）訓(xùn)練非常耗時(shí)。本文認(rèn)為，在集成學(xué)習(xí)算法使用多數(shù)投票法時(shí)，對(duì)多個(gè)弱學(xué)習(xí)器為樣本的實(shí)驗(yàn)時(shí)，一般將數(shù)量最多的作為最終分類(lèi)。但是如果多個(gè)類(lèi)別獲得高票，則分類(lèi)器會(huì)隨機(jī)選擇一個(gè)最高票作為最終分類(lèi)，而這樣可能會(huì)引起學(xué)習(xí)誤差變大，使模型預(yù)測(cè)失真，因此本文認(rèn)為可以?xún)?yōu)化弱學(xué)習(xí)器的連接方式，首先使用弱學(xué)習(xí)器預(yù)測(cè)一次數(shù)據(jù)，得到我們XGBoost模型的強(qiáng)學(xué)習(xí)器的輸入數(shù)據(jù)，最后得到最終結(jié)果，可以有效提高模型精度與準(zhǔn)確率。

5 結(jié)語(yǔ)

為了解決實(shí)際生活中對(duì)二手車(chē)成交價(jià)格量化困難，并且并不公開(kāi)透明等問(wèn)題。本文借助XGBoost算法，建議了一個(gè)二手車(chē)成交價(jià)格預(yù)測(cè)模型，通過(guò)輸入各項(xiàng)汽車(chē)相關(guān)參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)最終的成交價(jià)格，再與常見(jiàn)算法比較，得出該模型準(zhǔn)確率與精度尚優(yōu)，并提出改進(jìn)方案，可為消費(fèi)者與企業(yè)購(gòu)買(mǎi)二手車(chē)時(shí)提供一定的數(shù)據(jù)與理論支持具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。