销售预测模型融合结果数据集SalesPredictionModelBlendingForecast-andrometocs
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测，时间序列分析，模型融合，预测结果，机器学习，线性回归，LightGBM，数据分析
数据概述：
该数据集包含了多个销售预测模型的预测结果，用于展示模型融合的效果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，但“id”字段可能表示时间序列，可以推断为预测结果的时间点。
地理范围：未明确标示地理范围，数据为抽象的销售预测结果。
数据维度：数据集包含“id”（预测时间点）和“num_sold”（预测销量）两个关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：lgbm_predict.csv、linear_reg_predict.csv和just_forecast_no_model.csv，分别代表LightGBM模型、线性回归模型和未指定模型的预测结果。
来源信息：数据来源于模型预测，已进行数据处理和标准化。
该数据集适合用于验证模型融合的效果，以及对比不同预测模型的性能。
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：适用于时间序列预测、模型融合效果评估等研究，也可用于对比不同预测模型的优劣。
行业应用：为零售、电商等行业提供数据支持，用于销售预测、库存管理等。
决策支持：支持销售决策、资源分配等。
教育和培训：作为时间序列预测、模型融合等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预测模型。
此数据集特别适合用于探索模型融合对预测精度的提升，帮助用户优化销售预测策略。
