机器学习是一种人工智能技术，可以让计算机通过学习数据来进行预测和决策。在股市投资中，机器学习已经成为了新的趋势，可以帮助投资者更准确地选择股票，提高投资收益。
在使用机器学习进行股票预测之前，首先需要对数据进行清洗。这包括去除重复数据、填充缺失值、剔除异常值等操作。只有经过数据清洗后的数据才能被机器学习算法正确地识别和分析。
特征工程是指从原始数据中提取出有用的特征，以便机器学习算法更好地进行预测。在股票预测中，可以通过提取股票的历史价格、交易量、市值、财务指标等特征，来预测股票的未来走势。
机器学习算法
机器学习算法是指在给定数据集的情况下，通过训练模型来预测新数据的方法。在股票预测中，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。这些算法可以通过学习历史数据来预测未来股票的价格走势。
在使用机器学习算法进行股票预测时，需要对模型进行评估。评估模型的好坏可以通过计算预测误差、准确率、召回率等指标来完成。只有评估良好的模型才能在实际投资中取得好的成绩。
机器学习法选股已经成为股市投资的新趋势。通过数据清洗、特征工程、机器学习算法和模型评估等步骤，可以帮助投资者更准确地选择股票，提高投资收益。但需要注意的是，机器学习算法并不能完全替代人工分析，投资者还需要结合自己的经验和知识来进行投资决策。
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