手机价格预测训练测试数据集MobilePricePredictionTrainingandTestingDataset-danduprolustuthi
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, 手机参数, 移动设备, 价格区间, 特征工程, 分类任务
数据概述：
该数据集包含手机的详细配置信息和价格区间标签，用于训练和评估手机价格预测模型。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：数据未明确地域限制，但涵盖了多种手机配置参数。
数据维度：包括手机的ID、电池容量（battery_power）、蓝牙（bluetooth）、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）、手机深度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头像素（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）、无线网络（wifi）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv、test_data.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。数据已进行结构化处理，方便特征提取和模型构建。
该数据集适合用于手机价格预测相关的机器学习模型构建和性能评估。
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、数据挖掘等领域的研究，例如探索不同手机配置对价格的影响、比较不同模型的预测性能等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，可以用于价格预测、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，帮助优化产品策略和提升市场竞争力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型训练等技能。
此数据集特别适合用于构建分类模型，预测手机的价格区间，从而辅助用户进行购买决策或为企业提供定价参考。
