智能手机性能预测数据集SmartphonePerformancePredictionDataset-iqbalniky
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机, 性能预测, 机器学习, 手机参数, 数据分析, 分类模型, 电池续航, 硬件配置
数据概述：
该数据集包含智能手机的相关硬件参数信息，用于预测手机的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球智能手机市场分析。
数据维度：数据集包括id（唯一标识）、battery_power（电池容量）、blue（蓝牙）、clock_speed（CPU主频）、dual_sim（双卡双待）、fc（前置摄像头像素）、four_g（4G支持）、int_memory（内置存储）、m_dep（手机深度）、mobile_wt（手机重量）、n_cores（CPU核数）、pc（后置摄像头像素）、px_height（屏幕高度）、px_width（屏幕宽度）、ram（运行内存）、sc_h（屏幕高度）、sc_w（屏幕宽度）、talk_time（通话时间）、three_g（3G支持）、touch_screen（触摸屏）、wifi（WiFi）等多个特征。
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：数据来源于公开的智能手机数据集，已进行整理和结构化。
该数据集适合用于智能手机性能预测、硬件配置分析和机器学习模型的训练与评估。
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预测、硬件配置对性能影响的学术研究。
行业应用：可用于智能手机厂商的产品设计、市场分析、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持智能手机产品的定价策略、市场定位和用户推荐。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估不同硬件参数对智能手机性能的影响，从而优化产品设计和用户体验。
