Este é um projeto de Machine Learning que tem como objetivo prever o preço de produtos com base em um conjunto de características. O projeto utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para criar um modelo de previsão de preços preciso.
O mercado atual é altamente competitivo, e a capacidade de precificar produtos de forma eficaz é crucial para o sucesso de um negócio. Este projeto visa auxiliar na precificação de carros com base em características específicas.
Pré-processamento de dados: O projeto inclui etapas de limpeza e transformação dos dados brutos. Seleção de recursos: Identificação dos atributos mais relevantes para a previsão de preço. Modelagem de Machine Learning: Utiliza diversos algoritmos de regressão para prever preços com base nos atributos selecionados. Avaliação do modelo: Métricas de desempenho, como RMSE, MAE, R-squared, são utilizadas para avaliar a precisão do modelo.
O projeto utiliza um conjunto de dados ([https://github.com/ChenYP-1982/Linear-Regressor-OOP/blob/main/C%E2%94%9C%E2%94%82pia%20de%20CarPrice_Assignment.csv]) que contém informações sobre produtos e seus preços históricos. O conjunto de dados inclui atributos como tamanho, marca, categoria, entre outros.