商品价格预测评估数据集ProductPricePredictionEvaluationDataset-raozhengqiang
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 商品价格, 回归分析, 模型评估, 数据分析, 预测测试, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自商品价格预测模型的结果，记录了测试集中的商品ID及其对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模型在特定时间点对商品价格的预测结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测为进行价格预测的商品市场。
数据维度：数据集包括两个字段：test_id（测试商品ID）和price（预测价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为result_xgboost_200.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于一个基于XGBoost模型的商品价格预测项目，已进行预测结果的输出。
该数据集适合用于模型评估、预测结果分析，以及机器学习模型的性能测试。
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：适用于机器学习模型评估、价格预测模型性能研究，以及不同模型间预测结果的对比分析。
行业应用：可以为电商平台、金融科技公司等提供数据支持，用于评估价格预测模型的准确性，优化定价策略。
决策支持：支持企业进行价格预测模型优化，提升预测精度，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的性能，分析不同商品的价格预测结果，并为模型优化提供数据支持。
