模型训练时,先准备好高质量的数据,把策略回测数据按一定比例分成训练集和测试集。接着,选适合的机器学习算法,像线性回归、决策树等,不同算法适合不同数据特点。将训练集数据输入选定算法,通过不断调整参数,让模型对训练数据有好的拟合度,这个过程就是训练。
预测阶段,用训练好的模型对测试集数据进行预测,看看预测结果与实际情况的差距,评估模型准确性。若效果不好,就得重新调整算法或参数再训练。
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发布于2025-2-25 23:24 杭州



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