机构名称：
¥ 1.0
摘要要理解预测和预测价格以制定成功的消费者战略至关重要。产品的市场性能取决于适当的价格。这项研究的目标是根据包括存储，显示，电池寿命，RAM，相机等的规格确定手机的定价范围。购买适合其需求和预算的电话时，它将有助于消费者做出明智的决定。在手头这么多资源中，做出最佳选择可能很困难。使用手机的重要方面提供指导的模型已开发出来解决此问题。要对手机的价格进行分类和估计，本研究操纵五个机器学习（ML）技术：支持向量机（SVM），随机森林（RF），决策树（DT），Logistic Remission（LR）和K-Nearest Neighbors（KNN）。这些模型经过训练，可以创建落入低，中，高或极高类别的结果。本文的数据是从kaggle.com获得的。评估发现以达到最高水平的精度，同时选择手机最期望的功能。这项研究的发现将对消费者和制造商都具有实际影响。消费者可以根据确定的有影响力的特征做出明智的决定，考虑到他们的偏好和预算限制。制造商可以使用见解来优化产品产品，强调对更高价格范围贡献的功能。这种战略一致性可以提高市场竞争力和消费者满意度。本文还以最低的价格确定了手机功能最多的最佳选择。
使用机器学习对移动价格进行分类
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