商品价格预测模型提交结果数据集ProductPricePredictionModelSubmissionResults-fabioluciani
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 机器学习, 模型评估, 零售, 数据分析, 回归分析, 模型融合, 预测结果
数据概述：
该数据集包含多个商品价格预测模型的提交结果，记录了模型对测试集商品价格的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于评估模型在特定时刻的预测性能。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始商品数据集的覆盖范围。
数据维度：数据集包含“test_id”（测试集商品ID）和“price”（模型预测的商品价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如submission_ridge_2xlgbm (1).csv、submission_ridge_2xlgbm.csv等，便于进行模型结果对比和分析。
来源信息：数据来源于模型提交结果，用于评估不同预测模型的性能。
该数据集适合用于模型评估、比较不同预测方法的效果，以及进行模型融合。
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、数据挖掘等领域的模型评估研究，如比较不同回归模型的预测精度、分析模型误差来源等。
行业应用：为电商平台、零售商等提供数据支持，用于评估价格预测模型的实际应用效果，并优化定价策略。
决策支持：支持企业在制定价格策略、库存管理等方面的决策，提高决策效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生理解模型评估方法，提升实际操作能力。
此数据集特别适合用于比较不同模型的预测效果，探索模型融合的潜力，以及分析预测结果的分布特征，帮助用户优化价格预测模型，提升预测精度。
