商品预测价格预估数据集ProductPricePredictionDataset-yuhkiarakawa
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 商品定价, 机器学习, 回归分析, 价格模型, 金融数据, 市场分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含商品预测价格预估数据，记录了商品测试ID及其对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态的预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用价格预测模型训练与评估。
数据维度：数据集包含两个字段：test_id（测试商品唯一标识符）和price（预测价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为submit_lgb_base.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于机器学习竞赛或公开预测结果，用于评估价格预测模型的性能。
该数据集适合用于价格预测模型的训练、评估和优化。
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、回归分析等领域的学术研究，以及机器学习算法的性能评估。
行业应用：为电商平台、零售行业提供数据支持，用于商品定价策略、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业进行价格优化、利润最大化等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索预测价格的分布规律，评估不同模型的预测精度，并为实际应用提供参考。
