汽车质量预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车质量,价格预测,汽车参数,机器学习,数据建模,车辆评估,市场分析
数据概述：
本数据集是通过人工观察收集的，旨在帮助构建机器学习模型以预测汽车的质量，即汽车的价格范围是否为低价、中等或高端。数据集包含10个独立变量：年份、品牌、型号、车况、传动系统、气缸数、燃料类型、里程数、发动机功率和油耗。这些参数在汽车价格范围预测中起着关键作用，是预测汽车质量的重要参考因素。
数据用途概述：
该数据集适用于汽车价格预测、车辆评估、市场分析等多种场景。研究人员可以利用此数据集构建机器学习模型，预测汽车的质量；二手车经销商和消费者可以根据预测结果评估车辆的市场价格；汽车制造商可以利用数据优化产品定位和定价策略。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解汽车市场评估的基本原理和方法。
举例：
目标变量为汽车价格范围，具体分为以下三类：
- 低价（0）
- 中等（1）
- 高端（2）
目标变量“价格”提供了关于汽车价格范围的信息，即汽车是否为低价、中等或高端。
