商品销量预测竞赛提交结果与模型训练数据集ProductSalesPredictionCompetitionSubmissionandModelTrainingData-sytuannguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测, 时间序列, 机器学习, CatBoost, 预测模型, 竞赛数据, 模型评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的商品销量预测相关数据，记录了参赛者提交的预测结果以及用于模型训练的中间数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但结合“销量预测”主题，推测可能包含时间序列数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但结合竞赛性质，可能与特定市场或地区相关。
数据维度：
submission.csv：包含“row_id”（预测目标商品的唯一标识符）和“num_sold”（预测的商品销量）两个字段，是参赛者提交的预测结果。
catboost_info文件夹：包含CatBoost模型训练过程中生成的中间文件，如训练误差、训练时间等，用于模型性能分析和调试。具体包括：
learn_errortsv：记录了模型在训练过程中的迭代次数（iter）和均方根误差（RMSE）。
time_lefttsv：记录了模型训练的剩余时间。
catboost_training.json：包含了CatBoost模型的训练配置信息。
events.out.tfevents：TensorFlow的事件文件，可能包含了训练过程中的其他指标。
数据格式：主要为CSV和TSV格式，此外还有JSON和tfevents格式，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，具体来源未明确，但已包含了参赛者的提交结果和模型训练的中间数据。
该数据集适合用于时间序列预测、模型评估、机器学习算法研究，以及CatBoost模型的使用和优化。
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：适用于时间序列预测、模型评估和机器学习算法研究，特别是针对CatBoost模型的研究。
行业应用：可以为零售行业或供应链管理领域提供数据支持，用于销量预测、库存管理等。
决策支持：支持企业制定更精准的销售策略和库存计划，优化资源配置。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解预测模型、评估指标和模型调优。
此数据集特别适合用于探索销量预测模型的设计与优化，以及评估不同模型的性能，帮助用户提高预测精度和决策效率。
