手机价格预测训练与测试数据集MobilePricePredictionTrainingandTestingDataset-arezalo
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, 内存, 屏幕, 移动通信
数据概述：
该数据集包含手机相关的技术规格参数，用于预测手机价格的范围。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的手机配置信息快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可泛化应用于全球市场。
数据维度：数据集包括多个手机技术规格特征，如电池容量（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）、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）、WiFi支持（wifi）以及价格范围（price_range）。
数据格式：提供两种CSV文件，分别是mobile_price_train.csv (包含特征和价格范围标签) 和 mobile_price_test.csv (仅包含特征)，便于模型训练与测试。数据已进行数值化处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格范围的预测建模，以及探索手机硬件配置与价格之间的关系。
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、数据挖掘领域的学术研究，如分类算法、回归分析、特征工程等。
行业应用：为手机行业的产品定价策略、市场分析提供数据支持，尤其是在价格敏感型市场中。
决策支持：支持手机厂商的产品设计决策、市场推广策略和销售预测。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训案例，帮助学生理解模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，帮助用户预测手机价格，并分析不同硬件配置对价格的影响。
