具体来说,数据清洗时,对于缺失值可根据数据特点选择删除对应记录、用均值或中位数填充等方法;对于异常值,可通过统计分析等手段识别并修正或剔除。预处理方面,标准化可使数据具有零均值和单位方差,归一化能将数据缩放到特定区间。做好数据清洗和预处理,能让模型更精准地学习数据规律,避免因错误或不规范的数据影响交易决策,进而提高交易的成功率和收益。
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发布于2025-4-22 11:21 南京
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发布于2025-4-23 08:15 广州


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