商品销量预测模型预测结果数据集ProductSalesPredictionModelOutputs-fabioluciani
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测, 时间序列分析, 机器学习, 模型融合, 零售数据, 预测模型, 数据分析, 销售额
数据概述：
该数据集包含多个预测模型对商品销量进行预测的结果，记录了不同模型（包括LSTM、XGBoost、以及模型融合）对商品单位销售量的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未直接包含时间信息，但可推断为对特定时间段内商品销量的预测结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为特定零售环境下的商品销量预测。
数据维度：数据集包含“id”（商品唯一标识符）和“unit_sales”（单位销售量预测值）两个主要字段。
数据格式：CSV格式，包含ensemble_ma_lgbm_cat.csv、lstm_4.csv、lstm_4_1.csv、xgb2.csv四个文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于对商品销量预测模型的输出结果。
该数据集适合用于预测模型评估、模型融合研究以及时间序列预测。
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：适用于时间序列分析、机器学习模型评估与融合的研究，例如预测模型性能比较、模型误差分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于需求预测、库存管理、销售策略优化等。
决策支持：支持零售企业的销售预测、库存管理等决策。
教育和培训：作为机器学习、时间序列分析等课程的实训数据，用于模型训练、评估和优化。
此数据集特别适合用于探索不同预测模型的性能差异，以及通过模型融合提升预测精度，从而优化销售策略。
