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數據預處理:數據清洗、生成樣本數據<3>
時間 2021-01-05
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用sklearn分析基金數據<1> python爬蟲獲取基金數據<2> 數據預處理:數據清洗、生成樣本數據<3> 用sklearn訓練樣本數據<4> 用模型進行預測及改進<5> 得到數據相當於原材料,在進行訓練前還需要對數據進行預處理,保證數據質量,處理異常值等,減少最終結果誤差,由於我們得到的數據比較單一,數據質量問題不大,但也有需要處理加工地方: 一是nan值即空值,比如2017年10
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