plt.plot(predict_df_diff1, label='forcast diff1') plt.plot(df_diff1, label='df_diff1') plt.legend() plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销量差分') # 差分序列还原为实际值 predictions = [i + j for i, j in zip(list(predict_df_diff1), list(df["销量"][1:-4]))] predictions = ...
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0]) residuals.plot(kind='kde', title='Density', ax=ax[1]) plt.show() 模型拟合 # Actual vs Fittedmodel_fit.plot_predict(dynamic=False) plt.show() 模型预测 除了在训练数据上拟合,一般都会预留一部分时间段作为模型的验证,这部分时间段的数据不参与模型的...
residuals.plot(title="Residuals", ax=ax[0]) residuals.plot(kind='kde', title='Density', ax=ax[1]) plt.show() # Actual vs Fitted model_fit.plot_predict(dynamic=False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. AI检测代码解析 from statsmodels.tsa.stattools import acf # C...
plt.plot(df.index, df['Value'], label='Actual', color='black', linewidth=2) plt.plot(df.index, df['ARIMA_Prediction'], label='ARIMA Prediction', color='red') plt.plot(df.index, df['SARIMA_Prediction'], label='SARIMA Prediction', color='green') plt.plot(df.index, df['ETS_Pr...
residuals.plot(kind='kde', title='Density', ax=ax[1]) plt.show() 模型拟合# # Actual vs Fitted model_fit.plot_predict(dynamic=False) plt.show() 模型预测# 除了在训练数据上拟合,一般都会预留一部分时间段作为模型的验证,这部分时间段的数据不参与模型的训练。
plot_pacf(D_ts,use_vlines=True,lags=30) #"lags"偏自相关函数的滞后取值范围,此处之后30阶,绘制出原始数据"ts"的自相关图 plt.show() #展示差分后数据"D_ts"的偏自相关图 由一阶差分偏自相关图,同样可以看出该序列趋于平稳。 # 对差分后数据进行单位根检验 ...
forecast = model_fit.predict(start=start_index, end=end_index) # start_index和end_index分别为要预测的数据的起始和结束位置,根据实际情况进行设置 ``` 6. 可视化预测结果:使用Matplotlib库将预测结果可视化展示。 ```python plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='ARIMA Foreca...
net_df[["Close","Volume"]].plot(subplots=True, layout=(2,1));滚动预测 ARIMA 模型 我们的数据集已拆分为训练集和测试集，我们继续训练 ARIMA 模型。然后预测了第一个预测。通用ARIMA模型的结果很差，因为它产生了一条平线。因此，我们决定尝试滚动预测方法。注意：代码示例是 BOGDAN IVANYUK 笔记本的修改...
plot(returned2) "forecast(ets(data) ,level=95" c("mean","lower","upper") array(NA,c(3,2,3,8)) list(c(0,1,1), c(1,1,0)) "predict(arima(data,Models\[\[i\]\])ahead=h)" for(j in 1:3) for(i in 1:2)predro(data, h , or=8) ...
predict(lm( xreg ,new =xreg " predro( $y, h , or ) plot( Return) 作为最后一个例子,我们考虑以下数据的ARIMAX模型。 并相应地修改调用。 ourCall <- "predict(arima(x=data, order=c(0,1,1), xreg=xreg[counti,]), n.ahead=h, newxreg=xreg[counto,])" ...