商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-arkapravapatra
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, 回归分析, 商品定价, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用于评估商品价格预测模型的数据，记录了商品对应的测试ID及其预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态价格预测场景。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常用于评估通用价格预测模型的性能。
数据维度：包括“test_id”（测试商品ID）和“price”（预测价格）两个字段，适用于回归分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission1.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源未明确，通常作为模型测试的评估集。该数据集适用于评估已训练好的价格预测模型的性能。
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：适用于评估价格预测模型的性能，例如在零售价格预测、市场价格分析等领域。
行业应用：为零售商、电商平台提供模型评估的基准数据，用于优化价格预测策略。
决策支持：支持企业评估预测模型的准确性，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践素材，用于模型评估和性能测试。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的预测精度，并根据结果进行模型优化。
