接着,选择合适的非线性函数,像神经网络、支持向量机等都是不错的选择。然后用历史数据去训练模型,通过不断调整参数,让模型能更好地拟合数据。这时候,还得用新的数据来测试模型,看看模型的泛化能力怎么样,要是只在训练数据上好使,到了新数据就不行,那这个模型可就不太行。
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