手机配置参数分类预测数据集MobilePhoneConfigurationParameterClassificationPrediction-ojoolasehindeitunu
数据来源：互联网公开数据
标签：手机分类, 机器学习, 手机配置, 特征工程, 预测模型, 数据分析, 移动设备, 硬件参数
数据概述：
该数据集包含手机配置参数，用于手机类型的分类预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用手机配置参数。
数据维度：数据集包含多个特征，如电池电量（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）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、后置摄像头像素（pc）、屏幕高度（px_height）、屏幕宽度（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）等。
数据格式：CSV格式，包含 traincsv 和 testcsv 两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构清晰，适合用于手机配置参数的分析和预测。
该数据集适合用于手机配置参数的分析和预测，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于手机配置与性能关系的研究，以及机器学习模型在硬件参数分类预测方面的应用。
行业应用：可以为手机厂商提供数据支持，用于产品设计、性能评估和市场分析。
决策支持：支持手机产品的研发、生产和销售决策，优化产品配置和市场策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解手机配置参数与性能之间的关系。
此数据集特别适合用于探索手机配置参数与手机类型之间的关系，帮助用户构建分类模型，实现手机类型的自动识别和预测。
