1. ARIMA.predict函数可以设置一个start和end,然后就会返回一个array,是从start到end的预测结果,这个预测可以是样本内的,也可以是样本外的。start和end可以是索引也可以是日期字符串。 predict_dta = arma_mod80.predict('2090', '2100', dynamic=True) print(predict_dta)
# 创建并训练AutoReg模型model=AutoReg(train_data,lags=10)model_fit=model.fit()# 打印模型摘要print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤5:进行预测 最后,我们可以使用训练好的模型来进行预测。我们可以使用模型的predict方法,并传入测试集的大小来生成预测结果。 # 使用训练好的模型进行预测...
model = AutoReg(train, lags=1) model_fit = model.fit() 预测 predictions = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train)) print(predictions) 在这个示例中,我们使用了statsmodels库中的AutoReg类来创建自回归模型,并使用滞后一阶变量进行预测。通过引入自回归模型,我们可以进一步提高时间序列预测的...
model = AutoReg(train, lags=best_aic_lag) model_fit = model.fit() 进行预测 predictions = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train) + len(test) - 1) 绘制实际值与预测值 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(test, label='Actual') plt.plot(predictions, label='Predicted', ...
import statsmodels.api as smfrom statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # 拟合 AR%281%29 模型model = AutoReg%28data[%27Sales%27], lags=1%29model_fit = model.fit%28%29 # 输出模型参数print%28"Model Parameters:"%29print%28model_fit.params%29 # 进行预测predictions = model_fit.predict%...
问如何利用AutoReg预测python中的时间序列EN使用AR(p)过程的定义和AutoReg()学到的参数:这将有助于...
fit() # 预测(通常使用holdout样本进行预测,但这里我们只是拟合整个数据集) # fittedvalues 在AutoReg中是通过调用predict方法,并且指定steps为len(temp)-lags得到的 # 注意:由于自回归模型需要之前的数据点来预测下一个值,因此预测序列的长度会比原始数据短lags个单位 fittedvalues = results_AR.predict(start=0,...
AR_model = AutoReg(RVs[:train_lenth], 2).fit() 2. 预测与数据拼接 使用拟合好的 AR 模型分别对训练数据范围内和后续测试数据范围进行预测,通过AR_model.predict(0, train_lenth).values和AR_model.forecast(len(y_test_all)).values得到预测结果predict_AR_1和predict_AR_2,再将这两个预测结果进行水平...
AR_model = AutoReg(RVs[:train_lenth], 2).fit() 2. 预测与数据拼接 使用拟合好的 AR 模型分别对训练数据范围内和后续测试数据范围进行预测,通过AR_model.predict(0, train_lenth).values和AR_model.forecast(len(y_test_all)).values得到预测结果predict_AR_1和predict_AR_2,再将这两个预测结果进行水平...
model=AutoReg(data, lags=1) model_fit=model.fit() # 进行预测 yhat=model_fit.predict(len(data), len(data)) print(yhat) 模型诊断 自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图 AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则) 残差分析:检查残差的白噪声性质 ...