商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-hahatalk
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 商品价格, 机器学习, 文本分析, 数据测试, 预测模型, 深度学习, CNN
数据概述：
该数据集包含用于商品价格预测模型测试的数据，记录了测试商品的唯一标识符及其预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间，可视为静态测试数据。
地理范围：数据未限定地理范围，通用性较强。
数据维度：包括“test_id”（测试商品ID）和“price”（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Advance_v5_char_CNN_adam_05_0.02370.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：该数据集可能来源于商品价格预测模型的测试环节，具体数据来源未知，但提供了用于模型性能评估的测试样本。
该数据集适合用于评估价格预测模型的性能，并检验模型在不同商品上的预测准确性。
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、深度学习等领域的价格预测模型研究，如模型性能评估、预测结果分析等。
行业应用：为电商平台、零售商等提供数据支持，用于评估和优化其价格预测系统。
决策支持：支持企业制定更准确的定价策略，优化库存管理。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型评估和优化流程。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的泛化能力，并探索不同模型在价格预测方面的优劣。
