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该数据集系统整合了品牌、型号、生产年份、发动机规格、行驶里程、综合车况及市场价格等决定汽车价值的关键结构化属性。它专为基于回归的机器学习任务设计，非常适合用于训练线性回归、随机森林等模型进行精准的价格预测，并支持开展探索性数据分析以揭示各特征与价格间的关联。该数据集可直接应用于教学演示、学术研究，以及为二手车评估等实际场景提供数据驱动的估价基准。
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