产品成本预测提交数据集ProductCostPredictionSubmissionDataset-hadassahcapella
数据来源：互联网公开数据
标签：成本预测, 机器学习, 产品定价, 数据建模, 算法竞赛, 预测分析, CatBoost, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含用于产品成本预测模型评估的提交数据以及CatBoost模型训练过程中的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常用于模型预测结果的提交与评估。
地理范围：数据来源未明确，适用于通用产品成本预测场景。
数据维度：包括“id”（产品唯一标识符）和“cost”（预测的成本）两个主要字段，以及CatBoost模型训练过程中的相关信息，如训练错误率、训练时间等。
数据格式：主要数据格式为CSV，文件名为submission.csv，包含预测结果；另有tsv、json和tfevents等格式，用于存储CatBoost模型训练过程中的日志和指标。
来源信息：数据集可能来源于机器学习竞赛或公开数据集，用于测试和评估成本预测模型的性能。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习和预测分析领域的学术研究，如成本预测模型评估、算法对比分析等。
行业应用：为制造业、零售业等行业提供数据支持，用于产品定价、成本控制等决策。
决策支持：支持企业进行成本预测与优化，辅助制定更合理的生产和销售策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生和研究人员理解成本预测模型构建和评估。
此数据集特别适合用于评估成本预测模型的性能，并进行模型优化与调整，从而提高预测精度和决策效率。
