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该代码实现了基于机器学习的车辆价格预测模型，利用不同回归算法（如线性回归、随机森林回归和 KNN 回归）对车辆的当前价格（current price）进行预测。代码首先进行数据加载与预处理，包括删除无关特征、归一化处理等；然后使用不同的机器学习模型进行训练，并评估它们的表现（通过 R²、MAE、MSE 等指标）；最后通过可视化工具对模型预测效果进行分析。目的是为车辆价格预测任务找到最合适的回归模型。 适用人群： 数据科学家和机器学习工程师：对于需要进行回归建模和模型选择的从业者，尤其是对车辆数据或类似领域有兴趣的。 企业数据分析师：在汽车行业或二手车市场中，需要对车辆价格进行预测和分析的专业人员。 机器学习学习者：希望学习如何使用 Python 实现机器学习模型、数据预处理和评估的初学者或中级学习者。 使用场景及目标： 汽车定价与估值：用于为汽车或二手车定价，尤其是当需要预测车辆的当前市场价格时。 汽车行业市场分析：通过数据分析和回归预测，帮助汽车销售商、经销商或市场分析师预测未来的市场价格趋势。 二手车市场：为二手车买卖双方提供价格参考，帮助制定合理的交易价格。
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