# 6 建立模型和预测 model = ARIMA(data, (p,1,q)).fit() #给出一份模型报告 model.summary2() #作为期5天的预测,返回预测结果、标准误差、置信区间。 model.forecast(5) 大学干货派 只为大学生提供干货内容 发布于 2024-01-28 09:42・四川 时间序列分析 python时间序列 python代码 6
fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA# 定义模型model=ARIMA(data['value'],order=(p,d,q))model_fit=model.fit()# 输出模型摘要print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 7. 进行预测 模型训练完成后,我们可以进行未来数据的预测。 # 进行预测forecast=model_fit.forecast(steps=...
1#模型构建2print('---')3model= ARIMA(ndf, order=(1, 1, 2)).fit()4print(model.params)5print(model.summary()) 仅管之前进行了差分运算,但这里采用的是差分运算前的时间序列数据,只需要令ARIMA差分阶数的值即可,Python会自动运算差分! 六.模型后检验 6.1残差检验 残差检验是在统计学中经常用于检测线...
根据上一步选择的参数,拟合ARIMA模型。 # 定义ARIMA模型并拟合model=ARIMA(data['your_column'],order=(p,d,q))# 用你的参数替换p, d, qmodel_fit=model.fit()print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 6. 进行预测 使用拟合的模型进行未来数据的预测。 # 进行预测forecast=model_fit.forecast(steps...
# Forecast the values for the test set pred = model_fit.forecast(steps=len(test_page_loads)) # Convert the predictions to a pandas Series pred = pd.Series(pred, index=test.index) # Print the predictions print(pred) # Plotting the forecast against actual values plt.figure(figsize=(12, ...
model.summary2()#生成一份模型报告model.forecast(5)#为未来5天进行预测, 返回预测结果, 标准误差, 和置信区间 利用模型向前预测的时期越长, 预测的误差就会越大,这是时间预测的典型特点。
model = ARIMA(data['value'], order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)模型评估 print(model_fit.summary())预测与可视化 进行预测 forecast, stderr, conf_int = model_fit.forecast(steps=10)可视化预测结果与原始数据 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(data['value'])plt.plot(pd...
# rolling forecastsfor i in range(1, len(y)): # predict model = ARIMA(history, order=(1,1,0)) model_fit = model.fit() yhat = model_fit.forecast()[0] # invert transformed prediction predictions.append(yhat) # observation obs = y[i] history.append(obs)...
3. Python：Python库实现ARIMA模型，如`statsmodels`和`scikit-learn`。这些库提供了灵活的API来构建和评估ARIMA模型。4. R语言：R提供了多种包来实现ARIMA模型，例如`forecast`包。5. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习平台，它支持构建复杂的神经网络模型，包括用于时间序列预测的卷积神经网络（CNN）和循环...
ARIMA模型的信息还可以参考这里:https://www.statsmodels.org/devel/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.html 在本教程中,您将了解如何使用Python为时间序列数据开发ARIMA模型。完成本教程后,您将了解: 1、关于ARIMA模型使用的参数和模型所做的假设。