商品价格预测模型测试数据集ProductPricePredictionModelTestDataset-nailo2c
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 零售, 预测模型, 数据分析, 评估, 模型测试, 商品价格
数据概述：
该数据集包含基于商品特征的价格预测模型生成的测试结果，记录了模型对商品价格的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为模型在特定时间点上的预测输出。
地理范围：数据未明确地理位置信息，推测为模型针对特定商品或市场的价格预测结果。
数据维度：数据集包含“test_id”（测试样本的唯一标识）和“price”（模型预测的商品价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_gru_ensemble.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于价格预测模型的输出，用于评估模型性能。
该数据集适合用于模型评估和预测结果分析。
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评估与优化研究，例如模型预测精度分析、不同模型结果对比等。
行业应用：可以为零售行业提供价格预测模型的测试数据，用于评估和优化定价策略。
决策支持：支持企业在制定价格策略时，评估预测模型的准确性和有效性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，用于模型评估与预测结果分析的案例教学。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的性能，并为模型优化提供数据支持，例如通过分析预测误差，改进模型结构或调整参数。
