产品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-michelegentili
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 零售, 预测模型, 市场分析, 数据测试, 商品定价, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含用于产品价格预测任务的测试数据，记录了商品的测试ID和对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据用于模型测试。
地理范围：数据未明确地域信息，推测为通用产品价格预测场景。
数据维度：包括“test_id”（测试样本的唯一标识符）和“price”（预测的价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为myNNsubmissioncsv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据集来源未明确，但通常用于测试机器学习模型在价格预测任务上的表现。
该数据集适合用于评估价格预测模型的性能，并进行模型调优和比较。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域，用于评估价格预测模型，例如深度学习模型、时间序列预测模型等。
行业应用：为零售电商、市场研究等行业提供模型测试和评估的基准。
决策支持：支持企业进行价格预测分析，优化定价策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程中的实践案例，帮助学生理解价格预测模型的应用。
此数据集特别适合用于评估不同价格预测模型的预测精度和泛化能力，帮助用户选择最适合的预测模型。
