商品价格预测模型权重数据集ProductPricePredictionModelWeights-maxtiandi
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 模型权重, 集成学习, 机器学习, 优化算法, 零售分析, 数据建模, CatBoost, LightGBM, XGBoost
数据概述：
该数据集包含基于多个机器学习模型（CatBoost, LightGBM, XGBoost）的集成学习模型权重信息，用于预测商品价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型训练后的静态权重。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但模型可能基于特定商品或零售市场的数据训练。
数据维度：数据集主要包含以下类型的模型权重：
CatBoost 模型最优参数；
LightGBM 模型最优参数；
XGBoost 模型最优参数；
Voting 集成模型最优权重；
商品ID及其对应的预测价格。
数据格式：
模型参数以 .joblib 格式存储，便于模型加载与复用；
预测结果以 CSV 格式存储，包含商品 ID 和预测价格。
来源信息：数据集来源于对商品价格预测模型的训练与优化过程，包含了不同模型的最优参数和集成权重。
该数据集适合用于模型复现、结果分析和进一步的模型优化。
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、集成学习、价格预测等领域的研究，可用于分析不同模型在价格预测中的贡献，以及优化集成策略。
行业应用：为零售电商、市场分析机构等提供数据支持，可用于构建价格预测系统、辅助定价策略制定。
决策支持：支持企业在价格预测方面的决策制定，提高预测准确性，辅助市场分析和销售策略。
教育和培训：作为机器学习、数据建模课程的实践素材，帮助学生理解集成学习原理和模型调优方法。
此数据集特别适合用于评估不同模型的预测性能，探索模型集成方法，并优化商品价格预测的准确性。
