我对学习 ML.NET 很感兴趣，所以我看了一些基础教程，并且我正在尝试构建一个模型来 [尝试 - 哈哈] 预测股票价格。我已经使用 Visual Studio 为您提供的漂亮的演练菜单构建了一个 .mbconfig，但我一直在尝试理解实现部分。
我的数据集大约有 200k 个蜡烛/k 线对象（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量），我还为每个蜡烛/k 线添加了一些移动平均线的自己的属性。我训练了模型来预测 Close 属性，并将对象的所有属性标记为“特征”（这意味着模型使用这些字段来帮助预测“标签”，对吧？）。
当我要测试/实现模型时，生成的 ModelInput 类只显示 Close 属性。因此，如果我的模型确实经过训练可以使用所有这些属性进行预测，为什么我不能在实际的 Predict(ModelInput?input = null, int?horizon = null) 方法中使用它们？我知道认为我可以预测股票价格对我来说已经很愚蠢了，但是想象我可以仅根据最近的收盘价来预测它绝对是可笑的。
理想情况下，我想根据最近的 10-100 根蜡烛使用它们的所有属性进行预测，因为理论上人类股票交易员会这样做。任何人都可以指出我的指南或给我一些建议让我朝着正确的方向前进吗？
拜托，非常感谢！