forecast, conf_int = model.predict(n_periods=12, return_conf_int=True) model.predict:预测数据 n_periods:预测几个数据点,看你导入的日期,要是年月,那就预测接下来的12个月的。 return_conf_int:返回置信区间(confidence interval),置信区间提供了预测值的一个范围,表明预测的不确定性程度,默认情况下是95...
conf_int = forecast.conf_int() print(f"\nNext trading day prediction:") print(f"Point forecast: {mean_forecast:.2f}") print(f"95% Confidence Interval: [{conf_int.iloc[0,0]:.2f}, {conf_int.iloc[0,1]:.2f}]") return mean_forecast, conf_int def runner(symbol:str = "上证指数"...
模型拟合 使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA()函数来创建ARIMA模型,并调用fit()方法进行模型拟合。拟合后,可以通过summary()方法查看模型的详细信息,包括参数估计和统计检验结果。 模型预测 使用forecast()方法进行未来值的预测。可以指定预测步数,以获得未来时间点的预测值。同时,通过conf_int()方法可以计算预测的...
n_periods=24fc,confint=model.predict(n_periods=n_periods,return_conf_int=True)index_of_fc=np.arange(len(df.
pred_ci = pred.conf_int()#置信区间 上述规定需要从1998年1月开始进行预测。 dynamic=False参数确保我们每个点的预测将使用之前的所有历史观测。 我们可以绘制二氧化碳时间序列的实际值和预测值,以评估我们做得如何。 注意我们如何在时间序列的末尾放大日期索引。
return_conf_int=True) index_of_fc = pd.date_range(data.index[-1], periods = n_periods, freq='MS')# make series for plotting purposefitted_series = pd.Series(fitted, index=index_of_fc) lower_series = pd.Series(confint[:,0], index=index_of_fc) ...
() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 拟合VARMAX模型 model = VARMAX(data_scaled, order=(1, 1)) results = model.fit() # 预测未来10步 forecast = results.get_forecast(steps=10) forecast_ci = forecast.conf_int() # 将预测结果转换回原始数据的尺度 forecast_values = scaler.inverse_...
(ts_data,label='原始数据')plt.plot(np.arange(len(ts_data),len(ts_data)+n_periods),forecast,color='red',label='预测')plt.fill_between(np.arange(len(ts_data),len(ts_data)+n_periods),conf_int[:,0],conf_int[:,1],color='pink',alpha=0.3)plt.legend()plt.title('ARIMA模型预测结果...
fc, confint = model.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True) index_of_fc = np.arange(len(df.value), len(df.value)+n_periods) # make series for plotting purpose fc_series = pd.Series(fc, index=index_of_fc) lower_series = pd.Series(confint[:, 0], index=index_of_fc)...
return_conf_int=True) index_of_fc = pd.date_range(data.index[-1], periods = n_periods, freq='MS') # make series for plotting purpose fitted_series = pd.Series(fitted, index=index_of_fc) lower_series = pd.Series(confint[:, 0], index=index_of_fc) ...