互联网速度预测数据集-2023-getanmolgupta01
数据来源：互联网公开数据
标签：互联网速度,预测,网络性能,数据建模,回归分析,DSL,光纤,电缆,信号强度,天气条件
数据概述：
本数据集包含了2023年各类互联网连接的性能指标，旨在用于预测互联网速度。数据集包含了多个关键字段，如Ping延迟、下载速度、上传速度、数据包丢失率、路由器距离、网络拥塞程度、ISP服务质量、连接类型（DSL、电缆、光纤）、信号强度以及天气条件等。这些字段提供了全面的网络性能信息，为构建预测模型提供了坚实基础。
数据字段定义：
- Ping_latency：信号从源到目的地所需的时间
- Download_speed：数据从互联网传输到用户设备的速率
- Upload_speed：数据从用户设备传输到互联网的速率
- Packet_loss_rate：传输过程中丢失的数据包比例
- Router_distance：用户设备与路由器之间的物理距离
- Network_congestion：网络拥塞程度
- ISP_quality：互联网服务提供商（ISP）提供的服务质量
- Connection_type_DSL：DSL连接类型（二进制指示器）
- Connection_type_Cable：电缆连接类型（二进制指示器）
- Connection_type_Fiber：光纤连接类型（二进制指示器）
- Signal_strength：用户设备接收到的无线信号强度
- Weather_conditions：影响互联网性能的环境因素
目标特征：Internet_speed
目标变量表示根据各种网络特征预测的互联网速度，包含了线性和非线性关系、连接类型的影响以及随机噪声，是一项具有挑战性的回归任务。
数据用途概述：
该数据集适用于构建互联网速度预测的回归模型。通过分析这些数据，研究人员可以开发出能够准确预测互联网速度的模型，模型需要能够处理复杂的非线性关系、连接类型的影响以及数据中的异常值和噪声。此外，数据集还可以用于评估不同连接类型和环境因素对互联网速度的影响，为互联网服务优化和用户体验提升提供依据。
