本文介绍了一个使用从pccomponentes网站抓取数据，并构建机器学习模型预测笔记本价格的项目。该项目解决了现有公共数据集数据过旧的问题，通过直接抓取网站数据获得更可靠、更新的数据。

项目首先使用numpy、pandas和matplotlib库处理抓取到的数据，并删除包含空值的行。 随后，对cpu和gpu列进行数据清洗和特征工程，减少类别数量以降低噪声，提高模型性能。 cpu和gpu的类别分别被简化为更广泛的类别，例如“低端Intel”、“高端Nvidia显卡”等。 硬盘(ssd)数据被合并为总存储空间，内存(ram)数据则被转换为数值型数据。

为了处理分类特征，项目使用了sklearn库中的ColumnTransformer和OneHotEncoder进行独热编码。

接下来，项目评估了多种机器学习模型，包括逻辑回归、随机森林、ExtraTreesRegressor、GradientBoostingRegressor和XGBRegressor。 结果显示，随机森林和GradientBoostingRegressor模型表现最佳，其R²分数接近0.8。 最终，项目使用VotingRegressor组合了随机森林和GradientBoostingRegressor两个模型，进一步提升了模型性能，R²分数达到0.8085。

项目总结： 通过数据清洗、特征工程和模型集成，最终构建了一个性能良好的机器学习模型，能够有效预测笔记本电脑的价格。 后续文章将介绍如何将该模型集成到网络应用程序中。 项目链接[此处应插入项目链接]

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