《表1 特征选择过程：基于特征选择的RF-LSTM模型成分股价格趋势预测》

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《基于特征选择的RF-LSTM模型成分股价格趋势预测》

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首先使用RF，用19个特征变量对股票涨跌进行分类预测，得出指标按重要性顺序，然后使用CA-SFS模型，进行特征集提取。选取所有15只股票作为样本，每个样本有2063个数据，19个特征变量。通过对15只股票的训练集进行预测分析，得出特征选择的实验过程，结果为15只股票的平均预测结果，如表1所示。