这个学习过程有几个关键环节:首先是数据收集和清洗,确保数据的准确性和完整性;其次是特征工程,从原始数据中提取出有价值的特征;然后是模型训练,选择合适的机器学习算法,如神经网络、决策树等,对特征进行训练,建立预测模型;最后是模型评估和优化,通过回测等方式对模型的性能进行评估,不断调整模型参数,提高模型的预测准确率和泛化能力。
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发布于2025-5-15 12:04 广州

