时间序列预测结果提交数据集TimeSeriesPredictionSubmissionResults-sherlockkay
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 预测结果, 提交数据, 机器学习, 预测模型, 数据竞赛, 结果评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含了时间序列预测任务的提交结果，用于评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但通常用于评估针对特定时间段的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始时间序列数据所涵盖的范围。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“id”和“predicted”。“id”字段代表预测目标或样本的唯一标识符，“predicted”字段则包含了对应“id”的预测值序列。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_2.csv，便于结果分析和模型评估。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛，由参赛者提交，用于评估和排名。
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：适用于评估不同时间序列预测模型的预测性能，如深度学习模型、统计模型等。
行业应用：为金融、经济、气象等领域的时间序列预测提供评估基准，帮助优化预测模型。
决策支持：支持基于预测结果的决策制定，例如库存管理、资源分配等。
教育和培训：作为时间序列预测课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解预测结果的评估方法。
此数据集特别适合用于比较不同预测模型的优劣，分析预测误差，并优化预测策略，从而提升预测精度和实际应用价值。
