亚马逊商品属性预测数据集AmazonProductAttributePredictionDataset-abhipsasrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：商品属性, 预测模型, 机器学习, 图像识别, 文本分析, 电商数据, 数据清洗, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品数据，用于训练和评估商品属性预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的商品。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要字段包括：index（索引），image_link（商品图片链接），group_id（商品分组ID），entity_（商品属性，如height），以及prediction（预测值）。部分文件包含预测结果（sample_test_out.csv, sample_test_out_fail.csv），部分文件包含原始数据（test.csv, sample_test.csv, train.csv）。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据分析和模型训练。
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：适用于商品属性预测、图像识别与文本分析等领域的学术研究。
行业应用：可用于构建电商平台的商品推荐系统、价格预测模型，以及优化商品搜索与分类。
决策支持：支持电商企业进行商品管理、市场分析和用户行为分析。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据集，帮助学生理解商品属性预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索商品图片、文本描述与商品属性之间的关系，从而提升预测模型的准确性和泛化能力。
