KaggleSkill评估挑战第4组车队数据集-车辆信息预测数据集-aneekeshkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,技能评估,挑战,汽车价格预测,训练数据,测试数据,车辆信息,品牌,型号,年份,里程,燃料类型,发动机类型,变速箱,颜色,事故历史,车辆价格
数据概述：
本数据集包含来自Kaggle第4组技能评估挑战的训练和测试数据。数据集由一个针对二手车价格预测数据集进行了微调的深度学习模型生成。特征分布与原始数据集相似但不完全相同。用户可以自由选择使用原始数据集进行探索，以比较差异或查看是否通过引入原始数据集进行训练可以提高模型性能，但这不是强制要求。
数据集包含两个文件：
- train.csv：训练数据集，具体列描述请参阅原始数据集链接。
- test.csv：测试数据集，目标是预测每辆车的价格（Price）。
数据集的关键字段定义如下：
- 品牌 & 型号：识别每辆车的品牌和具体型号。
- 生产年份：发现车辆的制造年份，对于评估折旧和技术创新至关重要。
- 里程：获取每辆车的里程，是评估车辆磨损和潜在维护需求的关键指标。
- 燃料类型：了解车辆使用的燃料类型，如汽油、柴油、电动或混合动力。
- 发动机类型：理解发动机规格，有助于了解性能和效率。
- 变速箱：确定变速箱类型，如自动、手动或其他变体。
- 外观 & 内饰颜色：探索车辆的美学方面，包括外观和内饰颜色选择。
- 事故历史：发现车辆是否有事故或损坏的历史记录，这对于明智的决策至关重要。
- 清洁标题：评估清洁标题的可用性，这可能会影响车辆的转售价值和法律状态。
- 价格：访问每辆车的标价，有助于价格比较和预算制定。
数据用途概述：
该数据集适用于汽车价格预测模型的训练和测试、特征工程、模型性能评估等场景。参赛者可以使用此数据集来构建和优化预测模型，了解不同特征如何影响车辆价格，并进行模型性能比较。此外，数据集也适合用于研究车辆特征与其价格之间的关系，为二手车市场分析和研究提供有价值的数据支持。
