# Predict car price — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/car-price-prediction-competition/data

采集时间：2026-10-24T17:56:02Z

# Обзор данных
Набор данных состоит из информации об автомобилях, выставленных на продажу на сайте Edmunds.com. В выборке 11495 наблюдений и 16 характеристик для каждого из объектов (марка, модель, год выпуска, технические характеристики автомобиля, цена транспортного средства и т.д.). Пустые значения указывают на то, что о соответствующей характеристики нет информации. Выборка была разбита на две части для обучения и для тестирования модели, соответственно 6897 и 4598 наблюдения в каждой части.

# Описание файлов
* train.csv - набор данных для обучения
* test.csv - набор данных для теста
* sampleSubmission.ipynb - пример ноутбука с построением модели и подготовкой результата для загрузки на сервер

# Описание полей
Как обучающая выборка, так и тестовая содержат следующие характеристики автомобилей:  

* Make - марка автомобиля  
* Model - модель автомобиля  
* Year - год производства автомобиля  
* Engine Fuel Type - тип топлива  
* Engine HP - мощность двигателя  
* Engine Cylinders - количество цилиндров двигателя  
* Transmission Type - тип трансмиссии (тип коробки передач)  
* Driven_Wheels - тип ведущих колес  
* Number of Doors - количество дверей  
* Market Category - рыночный сегмент  
* Vehicle Size - размер автомобиля  
* Vehicle Style - тип автомобиля  
* Highway MPG - средний расход топлива на шоссе  
* City MPG - средний расход топлива в городе  
* Popularity - некоторая оценка популярности  

Кроме вышеперечисленных полей, в обучающей выборке есть поле

* Price - цена продажи, целевая переменная  

В тестовом наборе данных, естественно, данное поле отсутствует, так как вам необходимо построить модель для его предсказания.  

В **тестовой выборке** есть дополнительное поле  

* Id - индекс автомобиля, нужен для загрузки результатов на сервер