【数据挖掘】汽车交易价格预测详细｛EDA-数据探索性分析｝

下面是一个更详细的汽车交易价格预测示例，包括了探索性数据分析（EDA）、特征工程和多个模型的比较评估。

EDA

在进行特征工程和模型训练之前，我们需要对数据集进行探索性分析以了解数据的结构和特征。以下是一些常见的数据探索任务：

1. 数据可视化：使用直方图、箱线图和散点图等方法来展示数据集中的变量分布和关系；
2. 缺失值处理：检查缺失值情况并决定如何处理；
3. 异常值处理：检查异常值情况并处理；
4. 相关性分析：通过计算变量之间的相关性系数来了解其相关性。

下面是针对汽车交易价格预测任务的一些EDA任务：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd