手机价格预测训练数据集MobilePricePredictionTrainingDataset-marziehebasiri
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, 电池, 性能, 硬件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的手机硬件参数与价格区间的数据，用于手机价格预测模型的训练。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：数据未限定地理范围，可视为全球市场手机产品数据。
数据维度：数据集包含21个特征，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train.csv，便于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于手机价格区间预测、手机硬件特征与价格关系研究等任务。
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，如手机价格预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，可用于市场分析、产品定价策略制定、竞品分析等方面。
决策支持：支持企业在手机产品设计、市场营销等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解数据建模流程。
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，帮助用户构建预测模型，优化市场策略。
