數據預處理：數據清洗、生成樣本數據<3>

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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