Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
紹介
自動車会社は市場に存在するすべての自動車のデータを持っています。彼らは独自の新車をいくつか投入する予定ですが、まず、各車の属性に基づいて、新車が市場でどれほど人気になるかを調べたいと考えています。
私たちは、各車の属性と人気度を含む自動車のデータセットを提供します。あなたのタスクは、与えられた属性に基づいて新車の人気度を予測できるモデルを訓練することです。
データセット
訓練用データセット train.csv が与えられます。このファイルは、このタスクに有用な情報が含まれたカンマ区切りファイルです。
train.csv には、自動車の情報とその人気度が含まれています。各行は各車の情報を提供します。購入価格、保守費用、ドアの数、座席の数などの情報があります。各属性の定義は以下の通りです。
購入価格：購入価格は自動車の購入価格を示し、[1...4]の範囲です。ここで、購入価格が 1 は最も低い価格を表し、購入価格が 4 は最も高い価格を表します。
保守費用：保守費用は自動車の保守費用を示し、[1...4]の範囲です。ここで、保守費用が 1 は最も低い費用を表し、保守費用が 4 は最も高い費用を表します。
ドアの数：ドアの数は自動車のドアの数を示し、[2...5]の範囲です。ここで、ドアの数の各値は自動車のドアの数を表します。
座席の数：座席の数は自動車の座席の数を示し、[2, 4, 5]で構成されています。ここで、座席の数の各値は自動車の座席の数を表します。
荷物室のサイズ：荷物室のサイズは荷物室のサイズを示し、[1...3]の範囲です。ここで、荷物室のサイズが 1 は最も小さい荷物室のサイズを表し、荷物室のサイズが 3 は最も大きい荷物室のサイズを表します。
安全評価：安全評価は自動車の安全評価を示し、[1...3]の範囲です。ここで、安全評価が 1 は低い安全性を表し、安全評価が 3 は高い安全性を表します。
人気度：人気度は自動車の人気度を示し、[1...4]の範囲です。ここで、人気度が 1 は受け入れられない車を表し、人気度が 2 は受け入れられる車を表し、人気度が 3 は良い車を表し、人気度が 4 は最高の車を表します。
また、人気度を除く上記の属性を持つ自動車のテストセットを test.csv で提供します。目標は、自動車の属性に基づいてその人気度を予測することです。
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