服装商品属性分类训练数据集ApparelProductAttributeClassificationTrainingDataset-nabarupghosh
数据来源：互联网公开数据
标签：服装, 商品分类, 属性分析, 机器学习, 文本分类, 结构化数据, 数据挖掘, 训练集
数据概述：
该数据集包含服装商品的属性信息，记录了商品类别以及多种数值型属性，用于训练机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态商品属性数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为通用服装商品属性数据集。
数据维度：包括商品ID (id), 商品类别 (Category), 文本长度 (len) 以及10个数值型属性 (attr_1 至 attr_10)。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的服装商品信息，已进行结构化整理。
该数据集适合用于服装商品属性的分类、预测和分析。
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：适用于服装商品属性分析、商品类别预测等学术研究，例如基于属性的商品推荐研究。
行业应用：可以为电商平台、服装零售商提供数据支持，特别是在商品分类、个性化推荐、库存管理等方面。
决策支持：支持服装行业的产品设计、市场营销和供应链管理决策。
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商品属性的建模与应用。
此数据集特别适合用于探索服装商品属性与类别之间的关系，帮助用户构建商品分类模型，优化商品推荐策略。
