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预测股票价格是一项具有挑战性的任务，已引起研究人员和从业者的广泛关注。随着深度学习技术的出现，已经提出了许多模型来解决这个问题。其中一个模型是 Transformer，它在许多自然语言处理任务中取得了最先进的结果。在这篇博文中，我们将向您介绍一个示例，该示例使用 PyTorch Transformer 根据前 10 天预测未来 5 天的股票价格。首先，让我们导入必要的库：产生训练模型的数据对于这个

OpenClaw 的爆火并非偶然——它代表了 AI 智能体从“黑盒炫技”走向 **开放、可控、可研究** 的关键转折点。

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数据中特征已经创建，理解这些特征名称就可以极大地帮助我们理解影响在线文章排名的因素。数据的具体构成如下

这个大小可以在大多数GPU上进行并行处理，为训练示例提供了合理的多样性，并且通常具有高效的内存使用。从这个起点开始，您可以尝试使用更大或更小的批量大小，以查看它们对模型性能的影响。数据集大小：您的数据集的大小是另一个要考虑的因素。如果您有一个大型数据集，您可以选择更大的批量大小。相反，对于较小的数据集，您可能需要使用较小的批量大小以防止过拟合，并增加模型所见示例的多样性。初始批量大小的选择取决于先

R平方（R²）或决定系数：R平方表示因变量（目标变量）的方差可由自变量（特征）预测的比例。调整的R平方（Adjusted R²）：调整的R平方考虑了模型中预测变量的数量。中位绝对误差（MedAE）：与MAE类似，该指标计算了预测值与实际值之间的中位数绝对差异。平均绝对百分比误差（MAPE）：MAPE计算了预测值与实际值之间的平均百分比差异，类似于MPE。平均百分比误差（MPE）：该指标计算了预测值