产品价格预测提交结果数据集ProductPricePredictionSubmissionResults-yinageng0807
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 预测结果, 机器学习, 数据建模, 价格分析, 市场预测, 提交结果
数据概述：
该数据集包含产品价格预测模型的提交结果，记录了预测模型对测试集中产品价格的预估值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常为特定时间点上模型预测的结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常与原始数据集的地理范围一致，推测为全球范围内的零售市场数据。
数据维度：包括“test_id”（测试集中的产品唯一标识符）和“price”（预测的商品价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和结果评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为参赛者提交的预测结果。
该数据集适合用于模型性能评估、结果分析和预测结果的进一步处理。
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：适用于机器学习模型性能评估、预测结果分析等研究，可以用于对比不同模型、不同参数设置下的预测效果。
行业应用：为零售行业、电商平台提供数据支持，可以用于评估价格预测模型的准确性，辅助制定定价策略。
决策支持：支持市场分析和决策制定，帮助企业了解市场价格趋势，优化定价策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，用于模型评估、结果分析等方面的实训。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，分析预测结果的偏差，并为模型优化提供依据。
