汽车图片特征与价格预测数据集

汽车图片特征与价格预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：汽车,图像,价格预测,机器学习,车型,车况,外观,内饰,年份 数据概述： 本数据集包含大量汽车内饰和外观图片，涵盖不同车型和年份。数据集旨在用于汽车价格预测模型构建。原始数据包含从图像中提取的各种特征，例如车型、年份、车况等，这些信息通过图像标签获取。在数据预处理阶段，对原始数据进行了清洗，移除了包含过多缺失值的行。提取了所有图像的标签信息，并将其转换为Excel文件，以便后续的分析和建模。 数据用途概述： 该数据集可用于构建汽车价格预测模型，研究汽车价格与车型、车况、外观、内饰以及年份之间的关系。可应用于以下场景： 1. 价格预测模型构建：使用机器学习算法，根据汽车的图像特征预测其价格。 2. 市场分析：分析不同车型、年份、车况的汽车在市场上的价格分布和趋势。 3. 汽车评估：辅助评估汽车的价值，例如二手车评估。 4. 机器学习实践：为机器学习研究人员提供一个实际的数据集，用于测试和比较不同的模型。