手机价格预测训练数据集MobilePricePredictionTrainingDataset-tanujasreekanth
数据来源：互联网公开数据
标签：手机价格, 机器学习, 手机参数, 分类预测, 数据建模, 电池, 内存, RAM, 移动通信
数据概述：
该数据集包含来自手机市场的数据，记录了手机的各项硬件配置参数及其对应的价格区间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标注具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据特征通用，可用于多种市场环境下的手机价格预测模型构建。
数据维度：数据集包含21个字段，包括电池容量 (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支持 (three_g)、触摸屏 (touch_screen)、WiFi (wifi) 以及价格区间 (price_range)。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的手机参数及价格信息，经过整理和清洗，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于手机价格预测、手机参数与价格关系分析等研究。
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，如价格预测模型构建、特征重要性分析、手机市场分析等。
行业应用：为手机行业、电商平台提供数据支持，尤其适用于手机价格预测、产品推荐、市场趋势分析等应用。
决策支持：支持企业进行产品定价策略制定、市场竞争分析、产品研发方向决策。
教育和培训：作为机器学习、数据科学相关课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索手机硬件配置与价格之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型，实现对手机价格的精准预估。
