亚马逊商品预测模型测试数据集AmazonProductPredictionModelTestingDataset-pentesterpriyanshu
数据来源：互联网公开数据
标签：亚马逊, 商品预测, 机器学习, 模型测试, 数据集, 预测结果, 零售分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊商品预测模型测试的数据，记录了模型对商品属性的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型测试的静态数据集。
地理范围：数据可能涵盖亚马逊平台上的全球商品，但未明确说明。
数据维度：数据集包含商品索引（index）和预测结果（prediction）两个字段，预测结果可能包括长度、功率等商品属性。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv等文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于对亚马逊商品预测模型测试的结果。
该数据集适合用于评估预测模型的性能，以及分析预测结果的准确性和错误情况。
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：适用于机器学习模型评估、预测结果分析等研究。
行业应用：可以为电商平台提供模型测试和优化数据，提高商品推荐和搜索的准确性。
决策支持：支持模型优化和性能提升，为商品预测策略提供数据支持。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估和预测结果分析。
此数据集特别适合用于评估商品预测模型的性能，分析预测结果的准确性和错误情况，从而帮助用户优化模型，提升预测精度。
