1.數據收集：收集大量的股票數據，如歷史股票價格、交易量、市盈率等指標。
2.數據清洗：對收集到的數據進行清洗和處理，包括缺失值和異常值的處理、數據標準化等。
3.特征選擇：根據收集到的數據，選定影響股票價格的相關特征。可通過特征工程、相關性分析等方法。
4.算法選擇：選擇合適的機器學習算法，如回歸算法、決策樹算法等。常見的機器學習算法包括支持向量機、隨機森林等。
5.建立模型：將數據集按壹定比例分成訓練集和測試集，使用訓練集訓練模型，然後使用測試集評估模型的性能。可通過交叉驗證、網格搜索等方法優化模型。
6.模型調優：根據測試結果對模型進行調整和優化，包括參數調整、特征選擇等。
7.模型預測：使用最優的模型對之後的股票價格進行預測。
總之，提高股票預測模型的準確性需要數據收集、數據清洗、特征選擇、算法選擇、模型建立、模型調優等步驟，通過不斷優化提高模型準確性。