jupyter汇率预测

根据提供的引用内容，我们可以看到在这个数据处理和模型训练的过程中，使用了朴素贝叶斯和随机森林两种模型进行预测。在朴素贝叶斯模型中，训练集的准确率得分为0.88，测试集的准确率得分为0.87。而在随机森林模型中，训练集的准确率得分为0.987，测试集的准确率得分为0.976。\[1\]\[2\]此外，还可以看到在特征关联分析中，贷款金额和分期付款金额之间存在较强的相关性，可以考虑将这两个特征合成一个以提高模型的准确性和效率。\[3\]

关于您提到的jupyter汇率预测问题，很抱歉，根据提供的引用内容，没有涉及到汇率预测的相关信息。如果您有关于汇率预测的问题，我可以尽力回答，但需要更多的信息或者引用内容来支持我的回答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [手把手教你：个人信贷违约预测模型](https://blog.csdn.net/weixin_43486940/article/details/123094544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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