亚马逊商品预测结果与测试数据集AmazonProductPredictionResultsandTestData-aashishshrestha11
数据来源：互联网公开数据
标签：商品预测, 亚马逊, 机器学习, 零售, 预测分析, 数据集, 图像识别, 文本分析
数据概述：
该数据集包含亚马逊商品预测结果与测试数据，记录了商品的相关属性与预测值，主要用于评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
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（索引）、image_link（商品图片链接）、group_id（商品分组ID）、entity_（商品实体信息）以及prediction（预测值）等字段。其中，预测结果文件包含index和prediction两列，测试数据包含index、image_link、group_id和entity_四列。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv、test.csv、sample_test.csv和train.csv五个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于亚马逊机器学习挑战赛，已进行结构化处理。
该数据集适合用于评估预测模型的准确性、进行商品特征分析和优化预测模型。
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、图像识别、自然语言处理在零售领域的学术研究，如商品图像与文本的联合分析、预测模型优化等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，用于商品推荐、价格预测、库存管理等。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如优化商品展示、提升用户体验等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解商品预测和模型评估。
此数据集特别适合用于探索商品特征与预测结果之间的关系，评估预测模型的性能，并优化预测策略。
