商品价格预测提交数据集ProductPricePredictionSubmissionData-rubanzasilva
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 零售, 商品价格, 预测结果, 数据提交, 结构化数据, 建模
数据概述：
该数据集包含由机器学习模型生成的商品价格预测结果，用于提交至竞赛或评估平台。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间属性，通常为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确指出地理范围，取决于原始数据集的覆盖范围。
数据维度：包含“id”（商品唯一标识符）和“price”（预测的价格）两个字段，用于评估预测模型的性能。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便提交和评估。数据已由模型生成，可以直接用于提交。
该数据集适用于评估价格预测模型的预测精度和排名。
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：用于评估和比较不同价格预测模型的性能，分析不同模型在预测精度上的差异。
行业应用：为零售行业提供预测价格数据，用于商品定价策略评估和市场分析。
决策支持：支持零售企业优化价格策略，提升销售业绩和利润。
教育和培训：作为机器学习和数据建模课程的案例，帮助学生理解价格预测任务和模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估机器学习模型在价格预测任务中的表现，并进行不同模型结果的对比分析，从而优化预测效果。
