手机性能与价格预测数据集MobilePhonePerformanceandPricePrediction-ruhanth
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, 手机参数, 数据分析, 建模, 移动设备
数据概述：
该数据集包含手机硬件配置信息和价格等级标签，用于预测手机的价格区间。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快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析全球范围内的手机市场。
数据维度：数据集包含多个手机硬件参数，如电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡、前置摄像头像素、4G支持、内部存储、手机厚度、手机重量、核数、主摄像头像素、像素高度、像素宽度、RAM、屏幕高度、屏幕宽度、通话时长、3G支持、触摸屏、WIFI等。train.csv文件包含price_range字段，用于指示价格等级（0-低，1-中低，2-中高，3-高）。test.csv文件包含id字段，作为测试数据标识。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，数据经过整理和清洗，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于手机价格预测、特征重要性分析和手机市场趋势研究。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如手机价格预测模型构建、不同硬件配置对价格的影响分析等。
行业应用：可以为手机行业提供数据支持，尤其是在产品定价策略、市场趋势分析和竞争对手分析方面。
决策支持：支持手机厂商的产品规划、市场营销和销售策略制定。
教育和培训：作为机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
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，优化手机产品的定价策略。
