汽车价格预测提交数据集CarPricePredictionSubmissionData-allegich
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格, 预测模型, 机器学习, 结构化数据, 价格分析, 数据提交, 汽车行业, 数据集
数据概述：
该数据集包含汽车价格预测比赛的提交数据，记录了用于评估预测模型性能的汽车ID及其对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点上的预测结果。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常与汽车市场相关。
数据维度：数据集包括“id”（汽车唯一标识符）和“price”（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名可能为submission_A.csv等，便于数据提交和评估。
来源信息：数据来源于汽车价格预测相关的竞赛或项目，用于评估模型的预测准确性。
该数据集适合用于评估预测模型在汽车价格预测任务上的表现。
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在汽车价格预测领域的性能评估与比较。
行业应用：为汽车行业提供数据支持，特别是在二手车估值、新车定价等方面。
决策支持：支持汽车企业和相关机构进行价格预测和风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解模型评估流程。
此数据集特别适合用于评估模型的预测准确性，并可以用于优化价格预测策略。
