数据处理方面,首先要对收集到的数据进行清洗,去除重复、错误和缺失的数据。然后进行数据转换,将数据转换为适合模型输入的格式。接着进行特征工程,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。最后,将处理后的数据划分为训练集和测试集,用于模型的训练和评估。
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发布于2025-4-20 13:01 广州


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