Normalisoinnin ja sekvenssin luontiprosessin aikana syväoppimisen yhteydessä toistuvien hermoverkkojen (RNN) avulla kryptovaluuttojen ennustamista varten puuttuvien tai virheellisten arvojen käsittely on tärkeää tarkan ja luotettavan mallikoulutuksen varmistamiseksi. Puuttuvat tai virheelliset arvot voivat vaikuttaa merkittävästi mallin suorituskykyyn, mikä johtaa virheellisiin ennusteisiin ja epäluotettaviin oivalluksiin. sisään