商品成本预测模型训练数据集ProductCostPredictionModelTrainingDataset-maheshkholiya
数据来源：互联网公开数据
标签：成本预测, 机器学习, 零售分析, CatBoost, 模型训练, 数据分析, 结构化数据, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含用于训练商品成本预测模型的数据，记录了商品ID及其对应的成本信息。主要特征如下：
时间跨度：未明确标注时间信息，通常可以理解为静态数据集或用于训练通用成本预测模型。
地理范围：数据未标注地理范围，适用范围取决于商品类型和预测模型的泛化能力。
数据维度：数据集包括商品ID和对应的成本，以及CatBoost模型训练过程中产生的中间结果和评估指标，如迭代次数（iter）、均方根误差（RMSE）等。
数据格式：主要数据格式为CSV和TSV，其中PS3E11csv包含商品ID和成本，catboost_info文件夹下包含模型训练过程中的日志文件，如learn_errortsv和test_errortsv，分别记录训练集和测试集的RMSE。此外，还包括JSON和TensorFlow Event格式的文件，用于记录模型训练的详细信息。
来源信息：数据来源于CatBoost模型训练过程中的输出结果。
该数据集适合用于机器学习模型的训练和评估，特别是针对成本预测和时间序列分析的应用。
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、数据挖掘和成本预测等领域的学术研究，例如探索CatBoost模型的性能，分析不同特征对成本预测的影响等。
行业应用：可以为零售行业、制造业等提供数据支持，用于优化成本管理、提高盈利能力、改进库存管理等。
决策支持：支持企业进行成本预测，辅助决策制定，例如制定采购策略、调整产品定价等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实践案例，帮助学生和研究人员学习模型训练、评估和优化。
此数据集特别适合用于构建和评估商品成本预测模型，帮助用户实现成本控制、提高预测精度等目标。
