手机参数价格预测数据集MobilePhoneParameterPricePrediction-lill3in
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 分类模型, 手机参数, 数据集
数据概述：
该数据集包含手机的多种技术参数信息，并提供了相应的价格区间标签，用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的手机参数快照数据集。
地理范围：数据来源于全球市场，未限制特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个手机技术参数特征，如电池电量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡（dual_sim）、前置摄像头（fc）、4G功能（four_g）、内置存储（int_memory）、手机厚度（m_dep）、手机重量（mobile_wt）、核心数（n_cores）、主摄像头（pc）、像素高度（px_height）、像素宽度（px_width）、RAM（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G功能（three_g）、触摸屏（touch_screen）、WiFi等。此外，train.csv文件中还包含价格区间（price_range）标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。train.csv文件包含用于训练的数据和标签，test.csv文件包含用于测试的数据。
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：适用于机器学习、数据挖掘、以及移动设备市场分析等领域的学术研究。可以用于探索不同手机参数对价格的影响，构建价格预测模型，并进行模型评估。
行业应用：可为手机行业、电商平台、以及手机价格比较网站提供数据支持，用于价格预测、产品推荐、市场分析等。
决策支持：支持企业进行产品定价策略制定、市场趋势分析、以及竞争对手分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解特征工程、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，并评估不同特征对价格预测的贡献，从而帮助用户实现产品定价优化、市场趋势分析等目标。
