手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeatureDataset-alirezachahardoli
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 分类模型, 手机参数, 移动设备
数据概述：
该数据集包含来自移动设备制造商的手机技术规格数据，记录了多种手机型号的硬件配置及价格区间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为手机产品的静态特征快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为全球市场上的手机产品。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖手机的电池容量、蓝牙、时钟频率、双卡功能、前置摄像头像素、4G支持、内部存储、手机厚度、重量、核心数、后置摄像头像素、屏幕高度、屏幕宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G支持、触摸屏、WiFi等。此外，train.csv 文件还包含一个 price_range 字段，用于表示手机的价格区间（0-3，分别代表低、中、高、很高四个价格档次）。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv（训练集）和 test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，适合用于机器学习模型的训练和评估。该数据集特别适用于价格预测模型的构建与性能评估。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如手机价格预测、特征重要性分析、模型性能评估等。
行业应用：为移动设备行业提供数据支持，可用于市场分析、竞品分析、产品定价策略制定等。
决策支持：支持企业在产品设计、市场营销等方面的决策制定，帮助优化产品定位和定价策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析相关课程的教学素材，帮助学生实践数据处理、特征工程、模型构建等技能。
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，帮助用户构建价格预测模型，从而实现对手机价格的有效预估与分析。
