本实验以中国农产品价格预测为核心目标，基于2016年以前的全国935种农产品交易数据，通过数据挖掘与机器学习方法构建价格预测模型。项目首先对数据进行探索性分析，发现原始数据存在字段类型错误（如数值型字段存储为字符串）及少量异常值（247条），通过数据清洗、类型转换和异常值删除完成预处理。针对缺失的日期记录，采用样条插值法结合均值填充，确保时间序列完整性。特征工程中，提取日期特征（年、月、日）并对分

本实验以中国农产品价格预测为核心目标，基于2016年以前的全国935种农产品交易数据，通过数据挖掘与机器学习方法构建价格预测模型。项目首先对数据进行探索性分析，发现原始数据存在字段类型错误（如数值型字段存储为字符串）及少量异常值（247条），通过数据清洗、类型转换和异常值删除完成预处理。针对缺失的日期记录，采用样条插值法结合均值填充，确保时间序列完整性。特征工程中，提取日期特征（年、月、日）并对分