手机性能参数分类预测数据集MobilePhonePerformanceParameterClassificationPredictionDataset-sriivarchandra
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 性能, 分类, 预测, 机器学习, 数据分析, 移动设备, 硬件参数
数据概述：
该数据集包含手机的各项性能参数，用于手机性能的分类和预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球市场手机性能分析。
数据维度：数据集包含id、battery_power（电池电量）、blue（蓝牙）、clock_speed（时钟速度）、dual_sim（双卡）、fc（前置摄像头像素）、four_g（4G）、int_memory（内部存储）、m_dep（手机深度）、mobile_wt（手机重量）、n_cores（核心数）、pc（主摄像头像素）、px_height（像素高度）、px_width（像素宽度）、ram（内存）、sc_h（屏幕高度）、sc_w（屏幕宽度）、talk_time（通话时间）、three_g（3G）、touch_screen（触摸屏）、wifi（无线网络）等21个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于互联网公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于手机性能的分类预测、特征重要性分析等研究，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：适用于智能手机性能评估、用户行为分析等学术研究，例如基于硬件参数的手机性能预测模型构建。
行业应用：可以为手机厂商、市场研究机构提供数据支持，用于竞品分析、市场趋势预测和产品设计优化。
决策支持：支持手机产品经理和市场分析师进行数据驱动的决策，例如新产品定价策略、市场定位分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解和应用分类预测模型。
此数据集特别适合用于探索手机硬件参数与性能之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化手机产品的设计和市场策略。
