价格预测测试数据集PricePredictionTestDataset-longriyao
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 数据测试, 价格分析, 金融数据, 机器学习, 数据集, 测试集
数据概述：
该数据集包含用于价格预测模型测试的数据，记录了商品或服务的价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态价格数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于通用价格预测模型测试。
数据维度：数据集包括“test_id”（测试样本的唯一标识符）和“price”（价格数值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为output.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和格式化处理。
该数据集适合用于价格预测模型的性能评估和测试。
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：适用于价格预测、时间序列分析等领域的学术研究，如模型性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：为金融、零售等行业提供数据支持，尤其适用于预测价格波动、优化定价策略等。
决策支持：支持企业在价格制定、库存管理等方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于评估和比较不同价格预测模型的预测准确性，帮助用户优化模型参数，提升预测效果。
