技术架构：基于Scrapy分布式爬虫构建10万+数据量的二手车数据集
核心实现：
- 设计多维度反爬策略（IP代理池+请求指纹校验），突破人人车网站动态加密限制，采集完整率达98%
- 开发特征工程流水线，通过WOE编码与IV值筛选优化特征，关键特征维度压缩40%
- 构建Stacking集成模型（XGBoost+LightGBM），在测试集上实现RMSE=1.24万元，优于基线模型32%
项目成果：开发Flask API服务，支持实时价格预测，响应时间
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智能二手车价格预测系统（Python/Scrapy/Sklearn)产品系统
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语言技术
Python
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