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汽车价格预测一直是一个重要且智力上要求的研究主题，需要该领域专家的大量专业知识和努力。分析了大量的不同属性，以提供可靠和精确的预测。为了构建一个预测模型，用于确定波斯尼亚和黑塞哥维那的二手车成本，我们利用了三种不同的机器学习方法：人工神经网络，支持向量机和随机森林。但是，上述策略用于集体作为一个组。使用基于PHP的Web Scraper从在线Portal Autopijaca.ba获得的预测使用的数据。随后，评估了几种算法的性能，以确定最有效匹配给定数据集的算法。最终的预测模型包含在Java程序中。此外，该模型利用测试数据进行了评估，导致精度为87.38％[1]。
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