商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestingData-niranjanmaisnam
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 数据测试, 回归分析, 机器学习, 数据分析, 市场价格, 金融
数据概述：
该数据集包含商品价格数据，用于测试和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，可视为静态价格数据快照。
地理范围：数据未明确地域信息，可能来源于特定市场或零售渠道。
数据维度：包括“price”（商品价格）和“test_id”（测试ID）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sub1.csv，便于数据读取和处理。
来源信息：数据来源未知，但适合用于价格预测模型的测试和评估。
该数据集适合用于价格预测模型、回归分析和机器学习模型的测试。
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：适用于价格预测模型、回归分析和机器学习模型的性能评估。
行业应用：可以为零售行业、电商平台提供数据支持，用于测试商品定价策略。
决策支持：支持价格预测模型的开发和优化，有助于提升预测精度。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生理解价格预测模型的应用。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的准确性和泛化能力，帮助用户进行模型优化和选择。
