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说明：如需数据可以直接到文章最后关注获取。

1.数据背景  

Car Evaluation汽车测评数据集是一个经典的机器学习数据集，最初由 Marko Bohanec 和 Blaz Zupan 创建，并在 1997 年发表于论文 "Classifier learning from examples: Common pitfalls and solutions" 中。该数据集包含汽车的各种属性及其相应的评估等级，旨在帮助研究人员和从业者测试和验证分类算法的性能。 

该数据集主要用于分类任务，特别是多类分类问题。以下是几种常见的应用场景：

分类模型评估：使用各种分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等）来训练模型，并评估其性能。

特征工程：研究不同特征对最终评估结果的影响，进行特征选择和特征提取。

模型解释性：分析模型如何根据输入特征做出预测，理解哪些因素最重要。

Car Evaluation 数据集是一个经典且实用的多类分类数据集，适合用于教学、实验和基准测试。通过这个数据集，研究者和实践者可以探索不同的分类算法，并评估它们在实际问题中的表现。

2.数据介绍

数据格式为xlsx格式。   

编号	变量名称	描述
1	buying	购买价格
2	maint	维护成本
3	doors	车门数量
4	persons	乘客容量
5	lug_boot	行李箱大小
6	safety	安全性
7	y	评估等级

数据详情如下(部分展示)：

变量名词解释：

buying（购买价格）:vhigh（非常高）、high（高）、med（中等）、low（低）

maint（维护成本）:vhigh（非常高）、high（高）、med（中等）、low（低）

doors（车门数量）:2、3、4、5more（5个或更多）

persons（乘客容量）:2、4、more（4个以上）

lug_boot（行李箱大小）:small（小）、med（中等）、big（大）

safety（安全性）:low（低）、med（中等）、high（高）

y（评估等级）:unacc（不可接受）、acc（可接受）、good（良好）、vgood（非常好）

3.数据获取

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