Mobile Price Classification
g最近の動向、近況、
データセット
ボブは彼自身の携帯電話会社を始めました。彼はApple、Samsungなどの大企業に厳しい戦いをしたいと思っています。 彼は自分の会社が作成した携帯電話の価格を見積もる方法を知りません。この競争の激しい携帯電話市場では、単純に物事を想定することはできません。この問題を解決するために、彼はさまざまな企業の携帯電話の販売データを収集しています。 ボブは、携帯電話の機能（RAM、内部メモリなど）とその販売価格との関係を調べたいと考えています。しかし、彼は機械学習があまり得意ではありません。だから彼はこの問題を解決するためにあなたの助けを必要としています。 この問題では、実際の価格を予測する必要はありませんが、価格の高さを示す価格範囲を予測する必要があります。
データセットのContextを引用
データセットのカラム
- battery_power: バッテリーが一度に蓄えることができる総エネルギー（mAhで測定)
- blue: bluetoothが有/無
- clock_speed: マイクロプロセッサが命令を実行する速度
- dual_sim: デュアルシムの有/無
- fc: フロントカメラのメガピクセル
- four_g: 4G有/無
- int_memory: ギガバイト単位の内部メモリ
- m_dep: モバイルの深さ（cm)
- mobile_wt: 携帯電話の重量
- n_cores: プロセッサのコア数
参考にしたNotebooks
Mobile Price Classification 9 Models | Kaggle
自分のNotebooks
Mobile Price Classification(classify mobile price) | Kaggle
感想、まとめ
仮説を立てる癖をつける必要があると感じた。
Discussionを見ながら参考になりそうな意見を探すと役に立つ情報が落ちてた
