手机性能价格预测训练数据集MobilePhonePerformancePricePredictionTrainingData-parkersolar
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 性能, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 分类, 移动设备
数据概述：
该数据集包含用于训练手机价格预测模型的数据，记录了手机的各项性能参数与价格区间。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：数据未限定具体地域，适用于全球市场手机性能分析。
数据维度：数据集包括多个特征，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）、手机厚度（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（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）以及价格区间（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机性能与价格信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于手机价格预测、性能分析、特征重要性评估等任务，以及相关机器学习模型的构建与优化。
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：适用于手机性能与价格关系的学术研究，如不同特征对价格的影响分析、价格预测模型的构建与评估等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，尤其适用于市场分析、产品定价策略制定、竞争对手分析等。
决策支持：支持企业在产品设计、市场推广、销售策略等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索手机性能与价格之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型、优化产品策略，并深入了解手机市场动态。
