weixin_55010563的博客

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外汇预测在金融领域具有重要的意义，可以帮助投资者制定更好的投资策略，企业降低汇率风险，政府制定更合适的经济政策，同时也对国际贸易关系产生影响。本实验旨在通过实现线性回归模型，对时间序列数据（欧元和美元的兑换率）进行预测，并通过评价指标对模型进行评估。在实验中，我们使用Python编程语言，主要使用了pandas、numpy、scikit-learn、tabulate、matplotlib和torch等库。实验步骤包括数据准备、数据预处理、模型训练和评估等。通过不同的评价指标和MSE损失曲线，我们可以看出

1.13.1随着人工智能和深度学习技术的不断发展，神经网络在回归问题领域的应用也会不断拓展和深化。未来回归问题领域的发展方向可能包括以下几个方面：1. 多任务回归：将多个相关的回归任务结合起来进行联合学习，可以提高模型的泛化能力和效率，适用于多个相关任务共同出现的场景。2. 强化学习回归：将强化学习技术应用于回归问题中，可以通过优化奖励函数来实现更加精准和灵活的回归预测。3. 增强模型的可解释性：由于神经网络模型的黑盒性，导致模型的可解释性较差，不利于模型的应用和推广。