Tydens die normalisering en volgordeskeppingsproses in die konteks van diep leer met herhalende neurale netwerke (RNN's) vir kriptogeldeenheidvoorspelling, is die hantering van ontbrekende of ongeldige waardes belangrik om akkurate en betroubare modelopleiding te verseker. Ontbrekende of ongeldige waardes kan die werkverrigting van die model aansienlik beïnvloed, wat lei tot foutiewe voorspellings en onbetroubare insigte. In