电商商品价格预测测试数据集E-commerceProductPricePredictionTestDataset-nailo2c
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 价格预测, 机器学习, 预测模型, 测试集, 数据分析, 零售, 价格
数据概述：
该数据集包含电商商品的价格预测测试数据，用于评估价格预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态测试集。
地理范围：未明确地理范围，数据来源于电商平台，可能包含全球范围的商品。
数据维度：数据集包含两个字段：price（商品价格）和test_id（测试集ID）。
数据格式：CSV格式，文件名为ensemble_in_one_hour_2.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源未明确，推测为用于测试价格预测模型的数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于价格预测模型的测试和评估。
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的学术研究，用于评估和比较不同价格预测模型的性能。
行业应用：为电商平台和零售企业提供数据支持，用于优化定价策略和提升预测准确性。
决策支持：支持企业在价格调整、促销活动等方面做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，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评估价格预测模型的泛化能力和准确性，帮助用户优化模型，提升预测精度。
