二手车价格预测训练数据集-mayakaripel
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,机器学习,汽车,车辆,训练数据,Kaggle,预测模型
数据概述：
本数据集是KaggleX技能评估挑战赛的一部分，旨在预测二手车的价格。数据集包含了二手车的各种属性，包括品牌、型号、年份、里程数以及其他有助于预测车价的相关特征。目标是构建一个预测模型，基于这些特征准确估算二手车的市场价值。
数据集特征：
品牌（Make）：汽车制造商，例如丰田、福特、宝马。
型号（Model）：汽车的具体型号，例如卡罗拉、野马、X5。
年份（Year）：汽车的生产年份。
里程数（Mileage）：汽车行驶的总里程。
发动机（Engine）：关于发动机的详细信息，例如2.0L、V6。
燃油类型（Fuel Type）：汽车使用的燃油类型，例如汽油、柴油、电动。
变速器（Transmission）：变速器的类型，例如手动、自动。
价格（Price）：汽车的价格（预测的目标变量）。
数据用途概述：
该数据集供参赛者训练机器学习模型，以预测汽车价格。它可以用于探索不同的算法、特征工程技术和模型评估方法。最终目标是在测试集中实现最高的二手车价格预测准确度。
文件：
train.csv：包含特征和目标价格的训练数据。
test.csv：包含特征（不包含目标价格）的测试数据。
sample_submission.csv：一个符合Kaggle提交格式的示例提交文件。
鼓励参与者预处理数据、探索各种机器学习模型，并微调其方法以提高预测准确性。 同时也强烈建议在Kaggle Notebook上分享见解和方法，以促进社区内的学习和协作。
