[0] 프로젝트 개요 및 목표: 벤츠 차량 가격 예측

"Benz Vehicle Price Prediction" 프로젝트는 머신러닝을 활용하여 벤츠 차량의 가격을 예측하는 모델을 개발하는 데 중점을 둡니다.
이 프로젝트는 차량의 다양한 스펙과 데이터 포인트를 분석하여 가격에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고, 이를 기반으로 정확한 예측을 수행합니다.

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1. 프로젝트 개요

1.1 배경 및 필요성

• 차량 구매나 판매 과정에서 적정 가격을 산출하는 것은 매우 중요합니다.
• 벤츠와 같은 고급 브랜드의 경우, 가격에 영향을 미치는 요인은 복잡하고 다양하며, 이를 수작업으로 평가하기에는 한계가 있습니다.
• 이 프로젝트는 데이터 기반 접근법으로 이러한 복잡성을 해결합니다.

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1.2 프로젝트 목표

1. 정확한 가격 예측:
   • 차량 스펙 데이터를 기반으로 예측 모델 생성.
2. 주요 요인 분석:
   • 차량 가격에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 파악.
3. 모델 성능 최적화:
   • 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하고 비교.

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2. 데이터셋 설명

2.1 데이터 출처 및 구성

• 사용된 데이터는 벤츠 차량의 다양한 속성과 실제 가격 정보를 포함합니다.
• 주요 변수:
  • Year: 차량 제조 연도.
  • Mileage: 주행 거리(킬로미터).
  • FuelType: 연료 종류(가솔린, 디젤, 하이브리드 등).
  • EngineSize: 엔진 크기(리터).
  • Price: 차량 가격(타겟 변수).

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2.2 데이터 전처리

1. 결측값 처리:
   • 누락된 데이터를 평균값이나 중앙값으로 대체.
2. 이상치 탐지 및 제거:
   • 가격이나 주행 거리에서 비정상적으로 큰 값은 제거.
3. 범주형 변수 인코딩:
   • 연료 타입과 같은 범주형 변수를 원-핫 인코딩으로 변환.
4. 스케일링:
   • 수치 데이터를 표준화하여 모델 학습에 적합하게 변환.

https://github.com/siilver94/Benz-Vehicle-Price-Prediction/tree/main?tab=readme-ov-file

GitHub - siilver94/Benz-Vehicle-Price-Prediction