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MPG数据集,城市循环燃油消耗量预测

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Oil and Gas,Physical Regression

该数据集取自卡内基梅隆大学的StatLib图书馆。该数据集用于1983年美国统计协会博览会。 Data Set Information:此数据集是StatLib......

数据结构 ? 14K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    该数据集取自卡内基梅隆大学的StatLib图书馆。该数据集用于1983年美国统计协会博览会。

    Data Set Information:

    此数据集是StatLib库中提供的数据集的稍微修改版本。根据Ross Quinlan(1993)在预测属性“mpg”时的使用,删除了8个原始实例,因为它们的“mpg”属性值未知。原始数据集位于文件“auto mpg.data original”中。      

    “数据涉及城市循环燃油消耗量,单位为英里/加仑,根据3个多值离散和5个连续属性进行预测。”(昆兰,1993年)

    Attribute Information:

    1.mpg:连续
    2.圆柱:多值离散
    3.位移:连续
    4.马力:连续
    5.重量:连续
    6.加速度:连续
    7.车型年款:多值离散型
    8.起源:多值离散
    9汽车名称:字符串(每个实例都是唯一的)


    Relevant Papers:

    Quinlan,R. (1993). Combining Instance-based and Model-based Learning. In Proceedings on the Tenth International Conference of Machine Learning, 236-243, University of Massachusetts, Amherst. Morgan Kaufmann.
    [Web link]


    Papers That Cite This Data Set1:

    Dan Pelleg. Scalable and Practical Probability Density Estimators for Scientific Anomaly Detection. School of Computer Science Carnegie Mellon University. 2004.  [View Context].

    Qingping Tao Ph. D. MAKING EFFICIENT LEARNING ALGORITHMS WITH EXPonENTIALLY MANY FEATURES. Qingping Tao A DISSERTATION Faculty of The Graduate College University of Nebraska In Partial Fulfillment of Requirements. 2004.  [View Context].

    Christopher R. Palmer and Christos Faloutsos. Electricity based External Similarity of Categorical Attributes. PAKDD. 2003.  [View Context].

    Jinyan Li and Kotagiri Ramamohanarao and Guozhu Dong. Combining the Strength of Pattern Frequency and Distance for Classification. PAKDD. 2001.  [View Context].

    Thomas Melluish and Craig Saunders and Ilia Nouretdinov and Volodya Vovk and Carol S. Saunders and I. Nouretdinov V.. The typicalness framework: a comparison with the Bayesian approach. Department of Computer Science. 2001.  [View Context].

    Wai Lam and Kin Keung and Charles X. Ling. PR 1527. Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong. 2001.  [View Context].

    Dan Pelleg and Andrew W. Moore. Mixtures of Rectangles: Inte

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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