ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
该数据集由1985年沃德汽车年鉴的数据组成，以下是具体来源：
1985车型进口汽车和卡车规范，1985沃德汽车年鉴。
个人汽车手册，保险服务办公室，160 Water Street，New York，NY 10038。
保险碰撞报告，公路安全保险协会，水门事件600，华盛顿特区，20037。
该数据集由三个方面的数据组成:
(a)汽车的各种特性规格。
(b)其指定的保险风险评级。
(c)与其他汽车相比，其在使用中的标准化损失。
第二个评级对应于汽车的风险程度高于其价格所表明的风险程度。汽车最初被分配了一个与其价格相关的风险因素符号。然后，如果风险更大(或更小)，则通过向上(或向下)移动该符号来调整该符号。精算师称这一过程为"符号化"。值+3表示汽车有风险，-3表示它可能相当安全。
第三个因素是每个投保车辆年度的相对平均损失赔偿额。该值适用于特定尺寸类别内的所有汽车(双门小型、旅行车、运动型/特种车等)，表示每辆汽车每年的平均损失。
字段说明
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| symboling | 评级 |
| normalized-losses | 规范化损失 |
| make | 制造商 |
| fuel-type | 汽油类型 |
| aspiration | 标准或涡轮 |
| num-of-doors | 门的数量 |
| body-style | 车型 |
| drive-wheels | 驱动方式 |
| engine-location | 引擎位置 |
| wheel-base | 轴距 |
| length | 长度 |
| width | 宽度 |
| height | 高度 |
| curb-weight | 整备重量 |
| engine-type | 发动机类型 |
| num-of-cylinders | 汽缸数 |
| engine-size | 发动机尺寸 |
| fuel-system | 燃油系统 |
| bore | 钻孔 |
| stroke | 行程 |
| compression-ratio | 压缩率 |
| horsepower | 马力 |
| peak-rpm | 峰值转速 |
| city-mpg | 城市英里/加仑 |
| highway-mpg | 高速公路英里/加仑 |
| price | 价格 |
数据文件
下载数据集请登录ModelCube
http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10275
