电商商品价格预测测试数据集E-commerceProductPricePredictionTestDataset-chengfei
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测，电商，机器学习，回归分析，测试集，商品价格，预测模型，数据分析
数据概述：
该数据集包含电商平台商品的价格预测结果，记录了每个测试样本的ID与对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为模型测试的静态数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但可推测与电商平台商品销售相关，可能覆盖全球市场。
数据维度：包括"test_id"（测试样本ID）和"price"（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_wordbatch_ftrl_fm_lgb.csv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于对电商商品价格的预测模型输出，已进行数据格式化处理。
该数据集适合用于评估价格预测模型的性能，以及进行模型优化和对比分析。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如预测模型评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构提供数据支持，特别是在价格预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持电商平台的价格策略制定、库存管理优化等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估、预测结果分析等。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性，并分析预测结果与实际价格的差异，帮助用户优化模型性能。
