results.resid.plot(figsize=(10,3)) 还行,虽然它不是很标准的正太,但是也是均匀的围绕在零轴附近上下波动。 # 使用 plot_diagnostics 方法生成残差诊断图 results.plot_diagnostics(figsize=(12, 8)) plt.tight_layout() 这个方法非常方便能够生成残差的所有的检验图,我们可
# plot diagnostics ica.plot_properties(raw, picks=ecg_indices) # plot ICs applied to raw data, with ECG matches highlighted ica.plot_sources(raw, show_scrollbars=False) # plot ICs applied to the averaged ECG epochs, with ECG matches highlighted ica.plot_sources(ecg_evoked) 1. 2. 3. 4....
results.plot_diagnostics(figsize=(16, 16)) plt.show() Python 代码片段旨在可视化用于股票预测的模型的诊断。它假设时间序列模型已经过金融数据的训练,并且诊断对于评估其性能和理解其在训练数据集上的行为至关重要。results.plot_diagnostics 方法生成一系列图,其中可能包括随时间变化的标准化残差、残差的直方图密度图...
resid = ma1.resid fig = ma1.plot_diagnostics(figsize=(15, 12)) fig.savefig(r'.\test.png') ma1.summary() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 得到: 或者最直接,用数据表明,就是之前的白噪声检验。 #白噪声检验 from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox print(acorr_ljungbox(resid, lags=...
使用result.plot_diagnostics(figsize=(20, 14))绘制模型的诊断图,检查模型的拟合效果。 result.plot_diagnostics(figsize=(20, 14)) plt.show() (二)Prophet 模型 数据准备 将日期列作为ds列,收盘价作为y列,以便输入到 Prophet 模型中。 df['ds'] = df.index ...
result.plot_diagnostics(figsize=(20, 14))plt.show() (二)Prophet 模型 数据准备 将日期列作为ds列,收盘价作为y列,以便输入到 Prophet 模型中。 df\['ds'\] = df.indexdf\['y'\] = df\['Close'\] 模型拟合 创建Prophet对象,并使用准备好的数据进行拟合。
plt.figure(figsize=(12,6))plt.xticks(rotation=45)plt.plot(forecast,label='预测值')plt.plot(stock_train,label='真实值')plt.legend()plt.show() 可以发现模型拟合的还不错,基本上与原趋势保持一致。 模型效果评估 这里我们直接调用plot_diagnostics()方法将模型的评估结果可视化展示 ...
如何从arima模型sarimax函数计算标准化残差?, 0, 0), trend = "c");print(model_results.summary()); 我需要标准化,所以当我们使用model_results.plot_diagnostics(figsize = (16, 10));函数,然后只是基本的plot函数残差应该看起来是一样的。 浏览154提问于2019-11-02得票数 0 ...
我试图绘制状态模型的AutoRegResults的剩余值,但results.resid只在调用该方法时才返回NaN。但是,当我调用plot_diagnostics()时,它能够没有问题地绘制正则化的残差。我怎样才能得到实际的残差?statsmodels as sm plt.s 浏览4提问于2021-03-08得票数 0
model_results.plot_diagnostics(figsize=(16, 12)); from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # print(ts_train) # print(1111) # print(ts_test) model = ARIMA(ts_train,order=(7,1,0)) model = ARIMA(ts_restored,order=(7,1,0)) #第一种情况,导入ARIMA模型 model = ARIMA(data,order=...