手机价格预测特征数据集MobilePricePredictionFeatureDataset-ybifoundation
数据来源：互联网公开数据
标签：手机价格预测, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 手机参数, 手机市场, 分类模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自开源数据的信息，记录了多种手机型号的硬件配置参数，并标注了其价格区间。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，反映了手机市场中不同配置与价格之间的关系。
地理范围：数据来源未明确，但所包含的手机参数具有通用性，可用于全球范围内的手机价格预测研究。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了手机的电池、内存、处理器、RAM、通话时长、双卡、3G/4G网络支持、WiFi、蓝牙、厚度、重量、触摸屏、屏幕尺寸、摄像头像素、像素高度、像素宽度等，以及最终的价格区间（PriceRange）。
数据格式：CSV格式，文件名为MobilePriceRange.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
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的构建。
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：适用于机器学习、数据挖掘领域的学术研究，如手机价格预测模型、特征重要性分析、不同算法的性能比较等。
行业应用：为手机行业、电商平台提供数据支持，可用于市场调研、产品定价策略分析、用户购买偏好分析等。
决策支持：支持手机厂商的产品设计、定价决策，以及电商平台的个性化推荐、价格预测等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与其价格之间的关联关系，帮助用户构建价格预测模型，优化产品定价策略，提升市场竞争力。
