商品销售预测结果数据集ProductSalesPredictionResults-fbergh
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 商品销售, 机器学习, LightGBM, 预测结果, 零售数据, 销售预测, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含由LightGBM模型生成的商品销售预测结果，用于评估和分析模型的预测性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但推测为对未来销售的预测结果。
地理范围：数据覆盖的地理范围未明确说明，但根据“CA”标签，可能与加州地区相关。
数据维度：数据集包括“id”（预测目标商品的唯一标识符）和28个预测值（F1至F28），每个预测值代表不同时间段的销售额预测。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于LightGBM模型，该模型可能是在公开数据集上训练得到的。
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、机器学习模型评估等方面的学术研究，如预测模型性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：为零售行业、电商平台提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售规划、供应链优化、促销活动策划等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解预测模型的结果分析和应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性和可靠性，并用于优化销售策略，实现更精准的库存管理和市场营销活动。
