商品预测价格提交结果数据集ProductPricePredictionSubmissionResults-fabioluciani
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 模型评估, 零售数据, 预测结果, 数据分析, 价格分析, 提交结果
数据概述：
该数据集包含多个机器学习模型对商品价格预测的提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确标注地域，但可推测为针对特定商品的价格预测结果。
数据维度：包括“test_id”（测试集商品ID）和“price”（预测价格）两个字段，用于评估模型的预测性能。
数据格式：CSV格式，包含多个以“submission_”命名的文件以及一个名为“myNNep_2_bs_1536_lrI_0.013_lrF_0.009_dr_0.25_0.445386.csv”的文件，便于分析比较不同模型的预测结果。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或项目，用于评估不同模型在商品价格预测任务上的表现。
该数据集适合用于模型评估、结果比较以及分析不同模型预测的差异性。
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：适用于机器学习模型在价格预测领域的性能评估与比较研究，如不同算法预测精度对比、模型融合效果分析等。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，用于评估价格预测模型的实用性，优化定价策略。
决策支持：支持数据科学家和业务分析师评估模型的预测效果，并辅助决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的案例分析素材，帮助学生理解模型评估流程，提升实践能力。
此数据集特别适合用于比较不同机器学习模型的预测结果，评估其在商品价格预测任务中的表现，并为优化模型和提升预测精度提供依据。
