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接下来，进行特征选择，即从众多的特征中挑选出最具代表性和预测能力的特征。可以(⏪)利用(🕢)统计学方法和机器学习算法进行特征选择，以提高模型的准确度和可解释(👅)性。

然后，构建机器学(🦏)习(🦌)模型用于预测股票的走势。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。不同的算法在处理不同类型(🕝)的(😰)数据和问题时具有不同的优势和适应性，可以(🎽)根据实际情况选择合适的算法。

最后，对模型进行评估，以验证模型的准确性和泛化能力(♏)。可以利用交叉验证和损失函数等方法进行模型评估，从而选择最优的机器学习模型用于预测(👲)。

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