商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-yisunext408
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 测试集, 金融, 零售, 数据分析, 预测模型, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含用于评估商品价格预测模型性能的测试数据，记录了商品对应的测试ID和预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据用于模型评估。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用价格预测模型的测试。
数据维度：数据集包括“test_id”（测试商品ID）和“price”（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据导入和模型评估。
来源信息：数据来源于模型预测结果，用于模型测试。该数据集适用于评估价格预测模型的性能。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域，用于评估和比较不同价格预测模型的性能。
行业应用：为零售、电商和金融行业提供数据支持，用于评估价格预测模型的准确性，改进预测策略。
决策支持：支持企业进行价格策略调整和风险评估，提升决策效率。
教育和培训：作为机器学习和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方法，提升实践能力。
此数据集特别适合用于测试和验证价格预测模型的泛化能力和预测精度，帮助用户优化模型，提高预测准确性。
