请用五个小标题（1.פנהetur的概率 2.建模的方法 3.数据的准备 4.模型的训练 5.结果的评估）简要概括使用机器学习预测股票市场的步骤，并符合新闻体裁的要求。
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1. **预测市场的概率**
   在机器学习模型进行股市预测的众多案例中，预测的准确性依旧是投资者关注的焦点。根据不同的市场条件和数据处理方式，模型的预测概率各异。

2. **选择建模的方法**
   为了有效预测股票市场走向，采用合适的学习算法与模型架构显得尤为关键。目前，循环神经网络（RNN）和支持向量机（SVM）等方法广受青睐。

3. **数据的准备**
   获取高质量、多样化的市场数据是成功预测的前提。这包括历史交易记录、宏观经济指标以及相关行业数据的收集、清洗与预处理过程。

4. **模型的训练**
   利用准备好的数据集对选定的模型进行迭代优化，直至模型能够在训练集上达到满意的预测效果，同时确保其具备良好的泛化能力，以便对未来数据做出准确预测。

5. **进行结果评估**
   采用如均方误差（MSE）、准确率等评价指标对训练完成的模型进行测试集上的性能评估。此外，还需结合实际应用场景，考查模型的实际应用价值及其对投资决策的支持程度。
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