分训练测试集验证模型,增加结果可信度。6. 注意数据错误和异常检查是否存在错误数据或异常值,进行必要处理。7. 优化特征工程特征工程对结果影响大,需要持续迭代优化。8. 采用Rolling Window预测考虑近期数据更重要,使用滚动时间窗口预测。9. 结果要定期回测验证用新数据不断测试模型效果是否持续有效。10. 避免DATA fitting过度依赖结果受限于样本量,不要完全依赖数据模型分训练测试集验证模型,增加结果可信度。6. 注意数据错误和异常检查是否存在错误数据或异常值,进行必要处理。7. 优化特征工程特征工程对结果影响大,需要持续迭代优化。8. 采用Rolling Window预测考虑近期数据更重要,使用滚动时间窗口预测。9. 结果要定期回测验证用新数据不断测试模型效果是否持续有效。10. 避免DATA fitting过度依赖结果受限于样本量,不要完全依赖数据模型。多方面应用这些技巧可以提升数据分析效果,但仍需谨记结果的不确定性。。多方面应用这些技巧可以提升数据分析效果,但仍需谨记结果的不确定性。滚动时间窗口预测。9. 结果要定期回测验证用新数据不断测试模型效果是否持续有效。10. 避免DATA fitting过度依赖结果受限于样本量,不要完全依赖数据模型分训练测试集验证模型,增加结果可信度。6. 注意数据错误和异常检查是否存在错误数据或异常值,进行必要处理。7. 优化特征工程特征工程对结果影响大,需要持续迭代优化。8. 采用Rolling Window预测考虑近期数据更重要,使用滚动时间窗口预测。9. 结果要定期回测验证用新数据不断测试模型效果是否持续有效。10. 避免DATA fitting过度依赖结果受限于样本量,不要完全依赖数据模型。多方面应用这些技巧可以提升数据分析效果,但仍需谨记结果的不确定性。。多方面应用这些技巧可以提升数据分析效果,但仍需谨记结果的不确定性。