手机价格预测数据集MobilePricePredictionDataset-kygapro03
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 特征工程, 移动设备, 数据分析, 分类模型, 电池性能
数据概述：
该数据集包含来自开源数据集的数据，记录了手机的各项硬件配置参数及其对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，但数据特征与全球范围内手机硬件配置相关。
数据维度：数据集包括20个特征，涵盖了手机的电池、屏幕、内存、处理器、摄像头、网络制式等硬件配置信息。此外，train.csv文件中还包含price_range（价格区间）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，分为train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理。
该数据集适合用于手机价格的预测分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于手机硬件性能与价格关联性的研究，以及不同硬件配置对价格影响的分析。
行业应用：可以为手机厂商、电商平台等提供数据支持，用于预测手机价格、优化产品定价策略。
决策支持：支持市场分析师、产品经理进行市场调研和竞争分析，辅助制定市场策略。
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理解和应用分类模型。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的内在关系，构建价格预测模型，并优化模型性能。
