手机价格预测建模数据集MobilePricePredictionModelingDataset-abedi756
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 分类模型, 电池, RAM, 屏幕, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的手机硬件配置信息，记录了不同手机的各项技术参数，并提供了价格区间标签，用于手机价格的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的手机配置信息集合。
地理范围：数据未限定地理范围，但由于数据集主要涉及手机硬件参数，其普适性较高。
数据维度：
train.csv：包含手机的各项硬件参数，如电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡、前置摄像头、4G支持、内部存储、手机厚度、手机重量、核心数、主摄像头、像素高度、像素宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G支持、触摸屏、WiFi以及price_range（价格区间，用于训练模型）。
test.csv：与train.csv类似，但不包含price_range字段，用于测试模型。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化处理，方便用于机器学习任务。
该数据集适合用于手机价格预测模型的构建与评估，以及探索手机硬件配置与价格之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如价格预测算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：为手机行业、电商平台等提供数据支持，例如用于手机价格的预测、新产品定价策略分析等。
决策支持：支持手机产品的市场分析、竞争对手分析以及用户购买决策。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，用于学生实践模型构建、参数调优等。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，帮助用户理解手机硬件配置与价格之间的关系，从而优化决策、提升预测精度。
