产品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-yisunext408
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 零售数据, 测试集, 数据分析, 模型评估, 预测分析, 产品定价
数据概述：
该数据集包含用于产品价格预测模型的测试数据，记录了产品的唯一标识符（test_id）及其对应的预测价格（price）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据用于模型评估。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于通用价格预测模型的测试。
数据维度：数据集包含两个字段：“test_id”（产品唯一标识符）和“price”（预测价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于价格预测模型的测试结果，用于评估模型的性能。
该数据集适合用于评估价格预测模型的预测准确性。
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：适用于评估价格预测模型在不同产品上的预测效果，并进行模型优化。
行业应用：为零售行业、电商平台等提供数据支持，用于评估价格预测模型的实际应用效果。
决策支持：支持企业进行产品定价策略的制定和优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型评估流程。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型在不同产品上的预测性能，并分析预测误差，从而改进模型。
