期中作业汇报PPT

项目背景在期中，我们面临了一个重要的挑战：根据我们所学的内容，开发一个具有实际应用价值的项目。我们的项目旨在通过机器学习算法来预测股票价格，以便为投资决策...

项目背景在期中，我们面临了一个重要的挑战：根据我们所学的内容，开发一个具有实际应用价值的项目。我们的项目旨在通过机器学习算法来预测股票价格，以便为投资决策提供参考。项目目标我们的项目主要聚焦于以下几个目标：数据收集与处理从股票市场获取数据，并进行必要的预处理和清洗，以供模型训练使用特征工程通过各种技术提取有意义的特征，以帮助模型更好地理解数据模型开发利用机器学习或深度学习算法，开发一个能够准确预测股票价格的模型模型评估通过交叉验证等技术，对模型的性能进行客观评估用户界面设计设计一个直观的用户界面，以便用户可以方便地使用我们的模型进行股票价格预测项目进展在期中阶段，我们已经完成了以下工作：数据收集与处理我们已经成功地从公开的股票市场数据中收集了所需的数据，并进行了初步的数据处理和清洗特征工程我们进行了一系列的特征工程，包括计算技术指标（如移动平均线、相对强弱指数等）以及使用深度学习技术（如词嵌入）来处理文本数据模型开发我们开发了一个基于深度学习技术的模型，该模型在训练集上表现良好，但在测试集上的性能稍逊一筹。为了解决这个问题，我们正在研究如何调整模型的参数或使用更复杂的模型模型评估我们使用了交叉验证技术对模型进行了评估，发现模型在训练集上的表现明显优于其在测试集上的表现。为了解决这个问题，我们正在研究如何更有效地调整模型的参数用户界面设计我们已经设计了一个基本的用户界面，用户可以输入股票代码和其他相关信息，然后查看预测结果。我们还在继续优化这个界面，使其更加友好和易于使用遇到的问题及解决方案在项目实施过程中，我们也遇到了一些问题：数据质量问题我们发现收集到的数据存在一些缺失和异常值，这可能会影响模型的性能。为了解决这个问题，我们使用了一些数据清洗技术来处理异常值和缺失值特征选择问题在特征工程中，我们需要选择哪些特征对模型最有帮助。这是一个非常主观的过程，我们正在研究如何使用机器学习技术（如特征选择算法）来自动选择最有用的特征模型泛化能力不足我们的模型在训练集上的表现很好，但在测试集上的表现却不尽如人意。为了解决这个问题，我们正在研究如何调整模型的参数或使用更复杂的模型来提高模型的泛化能力用户界面设计问题在设计用户界面时，我们发现某些功能的使用率较低。为了解决这个问题，我们正在研究如何优化界面设计，提高用户的使用体验下一步计划在接下来的时间里，我们计划完成以下工作：继续优化数据清洗技术以提高数据的质量和可靠性研究并使用更复杂的特征选择算法以自动选择最有用的特征调整模型的参数或尝试使用其他更复杂的模型以提高模型的泛化能力和预测精度优化用户界面设计提高用户的使用体验和满意度