在这期内容里，我们将一起学习如何使用 Python 和 AI 机器学习模型 来预测商品价格。 视频会带你从零开始，完整走一遍数据处理、模型训练、预测可视化的全过程。 首先，我们会介绍编程环境和工具。 你将看到如何在 Jupyter Notebook 和 Google Colab 中运行代码、读取数据，以及用 Matplotlib、Pandas、NumPy 等库来完成数据处理和可视化。 此外，我们还会使用一个非常实用的时间序列预测库 —— Darts。 接着，我们进入数据部分。 视频会演示如何导入 CSV 文件、清洗和整理数据、把日线数据转换为月线数据，并划分训练集和测试集，为模型训练做好准备。 在模型部分，我们会介绍两种核心算法： 一种是 指数平滑模型（Exponential Smoothing），适合平稳的时间序列； 另一种是 随机森林模型（Random Forest），通过集成学习捕捉复杂的非线性关系。 我们将使用这些模型进行训练，并通过 MAPE（平均绝对百分比误差） 来评估预测精度。 同时，你也会看到**回测（Backtest）**的过程，了解模型在历史数据上的表现。 最后，视频将展示预测结果与真实数据的对比图，让你直观看到模型的预测能力。 值得一提的是，本视频的内容仅供学习与研究使用，