手机价格预测模型训练数据集MobilePricePredictionTrainingDataset-faisalmohmmed
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, 手机参数, 数据建模, 移动设备, 性能评估
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及对应的价格区间数据，用于构建手机价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球市场手机价格分析。
数据维度：包括电池容量(battery_power)、蓝牙(blue)、时钟速度(clock_speed)、双卡(dual_sim)、前置摄像头像素(fc)、4G支持(four_g)、内部存储(int_memory)、手机厚度(m_dep)、手机重量(mobile_wt)、核心数(n_cores)、后置摄像头像素(pc)、像素高度(px_height)、像素宽度(px_width)、RAM、屏幕高度(sc_h)、屏幕宽度(sc_w)、通话时间(talk_time)、3G支持(three_g)、触摸屏(touch_screen)、WiFi、价格区间(price_range)等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机参数数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、手机性能评估等相关研究。
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，例如手机价格预测模型、特征重要性分析等。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台提供数据支持，例如产品定价策略优化、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业在手机产品研发、市场营销方面的决策制定，帮助企业更好地理解市场需求。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据建模和分析技能。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，从而优化定价策略，提升市场竞争力。
