商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestData-alvira12
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售, 市场分析, 数据集, 机器学习, 回归分析, 商品价格, 测试数据
数据概述：
该数据集包含商品价格预测的测试数据，用于评估价格预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为商品价格的快照数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集涉及的市场为全球或特定电商平台。
数据维度：数据集包含两个主要字段：test_id (测试样本的唯一标识符) 和 price (商品的价格)。
数据格式：CSV 格式，文件名为 submission1.csv，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于测试价格预测模型的准确性。
该数据集适合用于价格预测模型的测试和评估。
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：适用于评估和比较不同的价格预测模型，例如线性回归、支持向量回归、神经网络等。
行业应用：可以用于零售行业的价格预测、库存管理和市场分析。
决策支持：支持企业制定更准确的定价策略，优化利润。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训数据，帮助学生理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于测试和优化价格预测模型，以提高其预测精度。
