智能手机性能预测数据集SmartphonePerformancePredictionDataset-matindadfar
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机, 性能预测, 机器学习, 电池, 内存, 屏幕, 处理器, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的智能手机硬件配置信息，记录了多款智能手机的各项关键性能参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态的手机硬件配置信息。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了市场上不同品牌和型号的智能手机。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：电池容量(battery_power)、蓝牙(blue)、时钟速度(clock_speed)、双卡(dual_sim)、前置摄像头像素(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)、主摄像头像素(pc)、屏幕高度(px_height)、屏幕宽度(px_width)、RAM大小(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支持(wifi)等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据读取、分析和建模。数据已进行基本的预处理，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于智能手机性能预测、硬件配置分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于智能手机性能评估、硬件配置对性能影响分析等方面的研究。
行业应用：为智能手机制造商、市场研究机构提供数据支持，用于产品规划、市场分析和用户行为研究。
决策支持：支持智能手机产品的设计和优化，帮助企业做出更明智的产品决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解智能手机的硬件配置与性能之间的关系，以及如何构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同硬件配置对手机性能的影响，并构建预测模型，帮助用户实现性能预测、产品优化等目标。
