商品价格预测提交数据集ProductPricePredictionSubmission-twoone
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 机器学习, 预测模型, 数据提交, 市场分析, 数据建模, 价格分析
数据概述：
该数据集包含用于商品价格预测任务的提交数据，记录了待预测商品的标识符及其预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于模型评估和结果提交。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据应用场景推测为特定市场或零售环境。
数据维度：包括“test_id”（测试集商品唯一标识符）和“price”（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据提交和结果评估。
来源信息：该数据集通常作为机器学习竞赛或项目的一部分，用于评估价格预测模型的性能。
该数据集适用于评估价格预测模型在特定商品集上的表现。
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：适用于机器学习和数据科学领域的模型评估，以及价格预测算法的比较。
行业应用：为零售行业提供模型预测结果的提交和评估，助力企业优化定价策略。
决策支持：支持市场分析和预测模型的性能评估，为决策提供数据支持。
教育和培训：作为机器学习和数据建模课程的实训素材，帮助学生理解模型评估和结果提交的流程。
此数据集特别适合用于评估预测模型在未知商品上的价格预测能力，并进行模型间的性能对比。
