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选择合适的机器学习算法和模型，需考虑数据特征、预测目标和计算资源等因素。
如果数据具有线性关系，线性回归模型可作为基础选择，简单易解释且计算成本低；若存在复杂的非线性关系，神经网络如长短期记忆网络（LSTM）适合处理时间序列数据，对股价趋势预测有优势；随机森林算法能处理高维数据和特征交互，可用于股票分类预测，如涨跌分类。
还需评估模型的泛化能力，通过交叉验证等方法避免过拟合或欠拟合。另外，计算资源也很关键，一些复杂模型对硬件要求高，要确保自身有相应支持。
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发布于2025-4-27 13:57 北京
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