Research on Vehicle Retention Rate Prediction Combined with Pre-Trained Language Model

Das Kapitel geht auf die Komplexität der Vorhersage von Gebrauchtwagenrückhaltequoten ein, die traditionell von statistischen Modellen und Domain-Expertise gehandhabt werden. Es führt die Anwendung von vortrainierten Sprachmodellen wie BERT und ELECTRA ein, die umfangreiche Sprachdaten nutzen, um die Präzision und Verallgemeinerung von Vorhersagen zu verbessern. Die Studie vergleicht diese fortschrittlichen Modelle mit traditionellen Methoden und zeigt ihre überlegene Leistung im Umgang mit komplexen Datensätzen und variablen Marktumgebungen. Die Studie umfasst auch einen detaillierten Aufbau der Datensätze, Normalisierungstechniken und experimentelle Ergebnisse, die eine gründliche Analyse der Einflussfaktoren und Vorhersagemöglichkeiten dieser Modelle liefern. Das Kapitel schließt mit einer vergleichenden Diskussion der drei Modelle, in der die Stärken und das Potenzial von vorausgebildeten Sprachmodellen in der Automobilindustrie hervorgehoben werden.