手机电池性能与价格预测训练数据集MobileBatteryPerformanceandPricePredictionTrainingDataset-azadehkh
数据来源：互联网公开数据
标签：手机电池, 价格预测, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 分类模型, 手机参数, 训练集
数据概述：
该数据集包含手机电池性能相关的多个特征，以及对应的价格区间信息，用于训练手机价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点手机产品的特征。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内手机产品特征的集合。
数据维度：数据集包括多个手机硬件参数，如电池容量（battery_power）、蓝牙（blue）、时钟速度（clock_speed）、双卡（dual_sim）、前置摄像头（fc）、4G支持（four_g）、内部存储（int_memory）、手机深度（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）、内存（ram）、屏幕高度（sc_h）、屏幕宽度（sc_w）、通话时间（talk_time）、3G支持（three_g）、触摸屏（touch_screen）、无线网络（wifi）以及价格范围（price_range）。
数据格式：CSV格式，文件名为AKH-train-Batterycsv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，特征值已数值化，适合直接用于模型训练。
该数据集适合用于手机价格预测、特征重要性分析和分类模型构建。
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：适用于手机产品特性与价格关联性的研究，以及不同手机配置对价格影响的分析。
行业应用：为手机行业提供数据支持，如产品定价策略制定、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业在产品设计、市场营销等方面的决策，优化产品组合和定价策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解特征工程、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测手机价格区间，并分析不同特征对价格的影响。
