二手车价格预测测试数据集-mayakaripel
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,汽车特征,机器学习,数据建模,市场价值,算法评估
数据概述：
本数据集是KaggleX技能评估挑战的一部分，旨在预测二手车的价格。数据集包含了多种二手车的属性，包括制造商、型号、年份、里程数及其他有助于预测价格的相关特征。目标是构建一个预测模型，能够基于这些特征准确估计二手车的市场价值。
数据集特征：
- 制造商（Make）：汽车的制造商（例如：丰田、福特、宝马）。
- 型号（Model）：汽车的具体型号（例如：卡罗拉、野马、X5）。
- 年份（Year）：汽车的制造年份。
- 里程数（Mileage）：汽车的总行驶里程。
- 发动机（Engine）：发动机的详细信息（例如：2.0L、V6）。
- 燃料类型（Fuel Type）：汽车使用的燃料类型（例如：汽油、柴油、电动）。
- 变速箱（Transmission）：变速箱类型（例如：手动、自动）。
- 价格（Price）：汽车的价格（预测的目标变量）。
数据用途概述：
该数据集适用于参与者训练机器学习模型以预测汽车价格。可以用于探索不同的算法、特征工程技术和模型评估方法。最终目标是在测试集中实现最高的预测准确性。数据集包含了训练数据（train.csv）、测试数据（test.csv）和一个格式正确的示例提交文件（sample_submission.csv）。参与者被鼓励进行数据预处理、探索各种机器学习模型，并优化其方法以提高预测准确性。在Kaggle笔记本中分享见解和方法也被高度鼓励，以促进社区内的学习和合作。
