车辆燃油效率预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：燃油效率,车辆特征,机器学习,回归分析,能源消耗,CO2排放,车辆性能,可持续发展,汽车工业
数据概述：
本数据集旨在支持机器学习任务，用于预测车辆的燃油效率。数据经过精心整理和清洗，仅保留了与燃油效率预测高度相关的特征，确保数据集的高质量和实用性。数据涵盖了车辆的多项关键特征，包括车辆范围、质量、CO2排放、燃料类型、燃料混合物、发动机容量、发动机功率、能量消耗以及CO2排放的减少量等。目标变量为燃油消耗和电动续航里程，适合用于回归分析和预测模型的构建。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习从业者和研究人员，支持开发燃油效率预测模型。其典型应用场景包括回归任务、探索性数据分析、特征工程和模型优化。此外，数据集还可用于支持环保政策制定，帮助识别高排放车辆并提出改进措施；同时，消费者可以通过该数据集了解不同车辆的燃油效率和电动续航里程，辅助购车决策。数据集的结构清晰、特征丰富，能够为学术研究和工业应用提供有力支持。
