Прогнозирование стоимости подержанных автомобилей с использованием линейной регрессии на Python

Аннотация

В статье рассматривается применение метода линейной регрессии для прогнозирования рыночной стоимости подержанных автомобилей на основе таких параметров, как год выпуска, пробег и количество владельцев. На примере реального датасета демонстрируется процесс подготовки данных, обучения модели и интерпретации результатов с использованием библиотек scikit-learn и numpy. Проведённый анализ показывает, как даже простая линейная модель может быть полезна для оценки цен, несмотря на ограничения, связанные с малым объемом данных и линейными предположениями.