В [предыдущей статье][1] на примере покупки Mercedes-Benz E-klasse не старше 2010 года выпуска стоимостью до 1.5 млн рублей в Москве была рассмотрена задача поиска выгодных автомобилей. Под выгодными следует понимать предложения, цена которых ниже рыночной в текущий момент среди объявлений, собранных со всех наиболее авторитетных сайтов по продаже б/у автомобилей в РФ.

На первом этапе в качестве метода машинного обучения была выбрана множественная линейная регрессия, были рассмотрены правомерность ее использования, а также плюсы и минусы. Простая линейная регрессия была выбрана в качестве ознакомительного алгоритма. Очевидно, что существует еще много методов машинного обучения для решения поставленной задачи регрессии. В этой статье я хотел бы рассказать вам, как именно я выбирал наиболее оптимальный алгоритм машинного обучения для исследуемой модели, который в настоящее время используется в реализованном мною сервисе — [robasta.ru][2].

![][3]
[Читать дальше →][4]

[1]: https://habrahabr.ru/post/302788/
[2]: http://robasta.ru/
[3]: https://habrastorage.org/files/529/6da/61f/5296da61f3b64c0b90de0a79f8849e9a.jpg
[4]: https://habrahabr.ru/post/312842/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut