A normalizálási és szekvencia-létrehozási folyamat során a recidív neurális hálózatokkal (RNN) végzett mély tanulással összefüggésben a kriptovaluta előrejelzéséhez a hiányzó vagy érvénytelen értékek kezelése fontos a pontos és megbízható modellképzés biztosítása érdekében. A hiányzó vagy érvénytelen értékek jelentősen befolyásolhatják a modell teljesítményét, ami hibás előrejelzésekhez és megbízhatatlan betekintésekhez vezethet. In