产品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-alexeysrus
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 金融分析, 预测模型, 数据分析, 测试数据, 结构化数据, 产品定价
数据概述：
该数据集包含产品价格的测试数据，用于评估价格预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态价格数据。
地理范围：数据未明确地理范围，适用于通用的价格预测模型测试。
数据维度：包含"test_id"（测试样本的唯一标识符）和"price"（产品的价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为neur.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于alexeysrus-neural9项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于评估价格预测模型，并进行模型性能测试。
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、金融工程等领域的价格预测模型研究，例如时间序列预测、回归分析等。
行业应用：可以为金融、电商等行业提供数据支持，用于价格预测、风险评估等应用。
决策支持：支持企业的产品定价决策，帮助企业优化定价策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于测试价格预测模型的泛化能力，并对模型进行性能评估，从而优化模型，提高预测精度。
