该模型使用 LSTM 层（长短期记忆网络）和 Dense 层实现交易预测，并使用 Dropout 层防止过拟合。模型使用二元交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行编译，并通过训练集训练完成股票预测的目的。

这个项目分为以下几个模块： 数据读取：使用 pandas 读取 csv 文件中的数据； 数据预处理：对数据进行筛选、删除缺失值和标准化； 特征工程：对数据进行 PCA 降维和特征选择； 模型建立：使用多种不同的算法（如线性回归、决策树、随机森林）建立模型； 评估模型：使用多种评估指标（如 MSE、R2、F1 得分）评估模型的效果。 通过这个项目，用户可以帮助用户完成数据分析流程，从数据读取、预处理、特征工程到模型评估，实现对数据的深入分析。

这个代码分为以下几个功能模块： fetch_content：这个模块用于从指定 URL 获取页面内容。它使用 requests 库向给定的 URL 发出 GET 请求，并将返回的页面内容作为字节字符串返回。 parse_content：这个模块用于解析页面内容，并返回页面的标题、段落、链接和图像。它使用 BeautifulSoup 库对页面进行解析，并使用正则表达式和查询语法提取需要的内容。 download_image：这个模块用于下载给定图像 URL 的图像并将其保存到本地文件系统。它使用 requests 库的流式下载功能以二进制格式下载图像数据，并使用 with 语句将其写入文件。 scrape_website：这个模块是代码的主体，它使用其他功能模块实现爬虫的核心逻辑。它首先调用 fetch_content 获取页面内容，然后调用 parse_content 解析内容，并在解析到的图像的 URL 列表上循环，调用 download_image 下载并保存图像。最后，它使用 time.sleep 函数在每次运行后暂停一段时间，以防止爬虫被识别为恶意爬虫。 我这里完成了项目所有工作。