下面是我从我参与的竞赛中选出的一个印象比较深刻的竞赛进行一个讲解。赛题是“二手车的价格预测”，首先对数据进行一个数据清洗，包括对日期等非数值数据类型进行转换，处理缺失值和异常。然后采用特征工程的方法对原始估价训练数据进行处理，包括对非正太分布的回归目标进行对数化转换，对数据中的连续值特征归一化，对数据中的分类特征进行特征编码，对原始数据进行特征构造并进行特征提取，以便增强模型的表达能力，获取更好的训练数据特征；

然后，基于提取的特征分别使用随机森林、LightGBM和XGBoost模型，采取五折交叉验证法对训练数据进行拟合，得到各特征与二手车价格的关系，最后采取Stacking模型融合的方法将上述三种模型的预测结果赋予不同权重，结合它们的优点建立最终二手车价格预测的模型；

结合实际情况和上述模型的输出，根据回归树模型的特征选择，选出影响二手车保值率的几个特征，并进行定量分析。

最后在答辩中入围特等奖，全国2687支队伍中综合排名第五。