手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeatureDataset-shreyasrinivasan30
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, 数据分析, 特征工程, 移动设备
数据概述：
该数据集包含手机的多种硬件配置参数信息，记录了不同手机的特征以及对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据特征与常见智能手机配置相关。
数据维度：数据集包含21个特征，包括电池电量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟频率（clock_speed）、双卡双待（dual_sim）、前置摄像头像素（fc）、4G支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（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大小（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（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为mobile_price_classification.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于价格预测和手机性能分析，在机器学习和数据挖掘领域有广泛应用。
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：适用于手机价格预测、特征重要性分析等方面的研究，如基于硬件配置的价格区间预测模型构建。
行业应用：为手机厂商、电商平台提供数据支持，用于产品定价策略制定、市场分析和用户需求预测。
决策支持：支持企业在手机产品设计、市场推广、销售策略等方面进行决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生理解特征工程、模型训练和评估。
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，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略。
