首先,要处理缺失值。对于少量的缺失值,可以采用均值、中位数、众数等方法进行填充;若缺失值较多,则需根据具体情况决定是否删除相关数据。
其次,要检查异常值。可以通过统计分析方法,如离群值检测算法,找出异常值并进行处理。
然后,进行数据标准化。将不同量纲的数据转换为具有相同尺度的数据,常用的标准化方法有Z-score标准化、最小-最大标准化等。
此外,还需对数据进行时间序列处理。例如,对数据进行采样、插值等操作,以保证数据的连续性和一致性。
最后,要对数据进行特征工程。从原始数据中提取出有价值的特征,如技术指标、基本面指标等,以提高模型的预测能力。
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发布于2025-4-17 06:34 广州

