商品价格预测测试集ProductPricePredictionTestSet-harshitakumari256
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 机器学习, 测试集, 数据分析, 商品定价, 市场调研, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于商品价格预测模型评估的测试数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态价格数据。
地理范围：数据未明确地域范围，但通常此类数据反映了市场上的商品价格情况。
数据维度：包括“id”（商品唯一标识符）和“Price”（商品价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (4).csv，便于数据分析与模型评估。
来源信息：数据来源于公开的数据集，用于测试价格预测模型的性能。
该数据集适合用于评估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的性能评估，以及价格预测算法的研究。
行业应用：为零售行业提供模型测试数据，用于评估价格预测模型的实际应用效果。
决策支持：支持企业在定价策略制定中的数据分析和模型优化。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程中的实践案例，帮助学生理解模型评估流程。
此数据集特别适合用于测试和优化价格预测模型，评估模型在不同商品上的预测效果。
