在这个案例中，我们将探讨如何使用 Python 和机器学习技术来进行股价预测。以下是该案例的一些关键点：

  • 数据预处理：了解如何清洗和准备数据，以便进行有效的预测。
  • 特征选择：学习如何选择对预测模型最有影响力的特征。
  • 模型选择：比较不同的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
  • 模型评估：了解如何评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等。

Python 机器学习

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