手机价格预测训练数据集MobilePricePredictionTrainingDataset-benedict009
数据来源：互联网公开数据
标签：手机, 价格预测, 机器学习, 分类, 电池, 内存, 性能, 数据集
数据概述：
该数据集包含手机硬件配置与价格范围相关的数据，用于构建手机价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于全球市场。
数据维度：数据集包括手机的电池容量、蓝牙、时钟速度、双卡双待、前置摄像头像素、4G功能、内部存储、手机厚度、手机重量、核心数、后置摄像头像素、屏幕高度、屏幕宽度、RAM大小、屏幕高度、屏幕宽度、通话时间、3G功能、触摸屏、WiFi、价格范围等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的手机参数与价格数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于价格预测、分类等机器学习任务。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如手机价格预测模型构建、影响价格的关键因素分析等。
行业应用：为手机行业提供数据支持，尤其适用于市场分析、产品定价策略制定等。
决策支持：支持企业进行产品定价、市场竞争分析和产品推荐等决策。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型训练等环节。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的关系，构建价格预测模型，并优化手机产品的市场策略。
