亚马逊商品预测结果分析数据集AmazonProductPredictionResultAnalysis-pentesterpriyanshu
数据来源：互联网公开数据
标签：商品预测, 亚马逊, 机器学习, 预测结果, 数据分析, 异常检测, 模型评估, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊商品预测任务的结果数据，记录了商品预测的索引和预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的预测结果。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的商品。
数据维度：数据集包括“index”（商品索引）和“prediction”（预测值）两个字段。
数据格式：CSV格式，包括sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv和test.csv等多个文件，便于数据分析和模型评估。数据集还包含Python脚本（.py文件）和文档（.md文件），可能用于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于亚马逊商品预测项目，用于展示预测结果和评估模型性能。
该数据集适合用于预测结果的分析、异常检测和模型评估等。
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预测结果的分析研究，如预测准确性评估、异常值检测等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在商品推荐、库存管理和价格预测方面。
决策支持：支持电商平台进行模型优化、策略调整和风险控制。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解预测结果的分析和应用。
此数据集特别适合用于探索预测结果的分布规律、评估模型性能，并识别潜在的预测偏差，帮助用户优化预测模型和提升决策效率。
