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想用机器学习模型预测股票价格走势，可不是件容易事儿。首先得收集大量的数据，像股票的历史价格、成交量、公司财务数据、行业动态等。这些数据就是模型的“学习材料”。
接着，选择合适的机器学习算法，比如线性回归、决策树、神经网络等。不同算法适合不同的数据特点和问题类型。然后把收集到的数据进行处理和清洗，让数据质量更好，再划分成训练集和测试集。用训练集去训练模型，调整参数，让模型尽可能准确地“学习”数据中的规律。
最后，用测试集来检验模型的准确性。不过要记住，股票市场很复杂，受很多因素影响，模型预测结果只能作为参考，不能完全依赖。
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发布于2025-2-28 13:54 杭州
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