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林宇摇摇头：“这不是一个满意的答案。我们必须找出问题的根源，避免类似的错误再次发生。”
他决定重新审视整个预测过程，从数据收集、预处理、模型选择、参数调整到最终的结果输出，每一个环节都不放过。
在这个过程中，林宇发现了一个之前被忽略的细节。在数据预处理阶段，由于一个新的数据来源的引入，数据的质量和结构发生了微妙的变化，但 Amanda程序并没有完全适应这种变化，导致了部分关键信息的丢失或扭曲。
“原来是这样。”林宇恍然大悟。
但问题并没有完全解决。即使解决了数据预处理的问题，Amanda 的预测模型在面对快速变化和不确定性极高的市场环境时，仍然显得不够灵活和自适应。
林宇决定召集公司的数据分析团队和专家，共同商讨解决方案。
在会议上，大家各抒己见。一位专家提出：“我们可以考虑引入更先进的机器学习算法，提高模型的泛化能力。”
另一位成员则建议：“增加更多的实时数据监测和反馈机制，让模型能够及时调整预测。”
林宇认真听取了大家的建议，并决定综合多种方法进行改进。
他们首先对数据预处理程序进行了优化和更新，确保数据的质量和完整性。然后，引入了一种新的深度学习算法，对预测模型进行了重构和训练。同时，建立了实时的数据监测和反馈系统，一旦市场出现重大变化，能够及时调整模型的参数和预测结果。
