說明：如需數據可以直接到文章最后關注獲取。
1.數據背景??
Car Evaluation汽車測評數據集是一個經典的機器學習數據集，最初由 Marko Bohanec 和 Blaz Zupan 創建，并在 1997 年發表于論文 "Classifier learning from examples: Common pitfalls and solutions" 中。該數據集包含汽車的各種屬性及其相應的評估等級，旨在幫助研究人員和從業者測試和驗證分類算法的性能。?
該數據集主要用于分類任務，特別是多類分類問題。以下是幾種常見的應用場景：
分類模型評估：使用各種分類算法（如決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等）來訓練模型，并評估其性能。
特征工程：研究不同特征對最終評估結果的影響，進行特征選擇和特征提取。
模型解釋性：分析模型如何根據輸入特征做出預測，理解哪些因素最重要。
Car Evaluation 數據集是一個經典且實用的多類分類數據集，適合用于教學、實驗和基準測試。通過這個數據集，研究者和實踐者可以探索不同的分類算法，并評估它們在實際問題中的表現。
2.數據介紹
數據格式為xlsx格式。???
| 編號 | 變量名稱 | 描述 |
| 1 | buying | 購買價格 |
| 2 | maint | 維護成本 |
| 3 | doors | 車門數量 |
| 4 | persons | 乘客容量 |
| 5 | lug_boot | 行李箱大小 |
| 6 | safety | 安全性 |
| 7 | y | 評估等級 |
數據詳情如下(部分展示)：
變量名詞解釋：
buying（購買價格）:vhigh（非常高）、high（高）、med（中等）、low（低）
maint（維護成本）:vhigh（非常高）、high（高）、med（中等）、low（低）
doors（車門數量）:2、3、4、5more（5個或更多）
persons（乘客容量）:2、4、more（4個以上）
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（評估等級）:unacc（不可接受）、acc（可接受）、good（良好）、vgood（非常好）
3.數據獲取
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