商品销售预测模型预测结果数据集ProductSalesForecastModelPredictions-shivanisanjaygawade
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 销售预测, 机器学习, 预测结果, 零售, 模型评估, 深度学习, 线性回归
数据概述：
该数据集包含多个商品销售预测模型在特定时间段内的预测结果，旨在为销售预测模型的评估与对比提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含了日期信息，暗示了预测的时间范围，具体时间范围需结合原始数据集或其他相关信息进行确定。
地理范围：数据覆盖的地理范围未知，需结合原始数据集或其他相关信息进行确定。
数据维度：数据集包含两种类型的数据文件：
CSV文件：包含预测结果，如submission3-sgd.csv, submission3-lr.csv, submission3-en.csv，主要字段包括：id（商品唯一标识符），date（预测日期），predictions（预测值）。submission2-LSTM.csv包含多个F值，具体含义需结合上下文确定。
.pkl文件：包含模型相关信息，具体内容需结合上下文确定。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和处理。
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、机器学习算法对比等研究方向。
行业应用：为零售行业、电商平台提供预测结果分析、销售趋势预测等数据支持。
决策支持：支持销售策略制定、库存管理、市场营销等方面的决策。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果和评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在商品销售预测上的表现，并进行模型效果对比分析，以优化预测精度和辅助决策。
