多线性回归分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆,发动机特性,燃油消耗,CO2排放,线性回归,环境影响,机器学习
数据概述：
本数据集包含车辆的详细信息，包括发动机特性、燃油消耗和CO2排放。数据集涵盖了发动机排量、气缸数、城市和高速公路行驶条件下的燃油消耗（以升/100公里为单位）、综合行驶条件下的燃油消耗（以升/100公里和英里/加仑为单位）以及CO2排放量（以克/公里为单位）。此外，数据集还包括车辆制造商、具体型号、车辆类别、传动类型和燃料类型等分类信息。该数据集为分析各种因素（如发动机大小、传动类型和燃料类型）对车辆碳排放的影响提供了重要数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于探索燃油效率与CO2排放之间的关联、车辆规格对环境影响的作用，以及进行回归建模和机器学习应用。研究人员可以通过此数据集分析不同车辆特性和使用条件对环境的影响，帮助企业制定更环保的车辆设计和使用策略。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解线性回归和机器学习的基本概念及其在实际应用中的价值。
