产品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-niranjanmaisnam
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 测试集, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 金融, 市场
数据概述：
该数据集包含产品价格预测模型的测试数据，用于评估模型的预测性能。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，用于模型测试。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的价格预测模型测试。
数据维度：包括“price”（产品价格）和“test_id”（测试ID）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_1.csv，方便数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于价格预测竞赛或相关研究，用于测试已训练好的价格预测模型。
该数据集适合用于测试价格预测模型的准确性和泛化能力。
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。
行业应用：为零售行业、电商平台提供模型测试和验证的数据支持，帮助提升价格预测的准确性。
决策支持：支持企业进行定价策略的优化，以及市场趋势的分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解价格预测模型的评估方法。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的性能，例如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标，从而优化模型参数并提升预测精度。
