基于机器学习的轿车级别评定

建立有效的数学模型可以提高消费者判定轿车级别的准确率。首先,将数据集分为训练数据集和测试数据集,针对训练数据集分别采用支持向量机算法、随机森林算法、k-近邻算法以及朴素贝叶斯算法建立4种模型。其次,用测试数据集比较和分析模型的性能,详细分析了每个模型的优缺点,以准确率作为评价指标,并根据消费者的购买需求,选择相应的模型。