1. 导入库 首先,你需要导入所需的Python库,主要是statsmodels和pandas,还有matplotlib用于可视化。 importpandasaspd# 用于数据处理importnumpyasnp# 用于数值计算importmatplotlib.pyplotasplt# 用于绘图fromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAutoReg# 用于自回归模型 1. 2. 3. 4. 2. 数据准备 在这一步,你需要准备你...
目前python中处理时间序列问题的常用库为statsmodels 先调用数据 importstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAutoRegdata=sm.datasets.sunspots.load_pandas().data['SUNACTIVITY']# 调用数据 先看看数据长什么样子的 data.plot() 在使用AR模型时,重要的是选择阶数p,所以先对数据的acf, pacf进行计算...
from statsmodels.tsa.ar_model import AR # 创建AR模型 model = AR(data) # 拟合模型 model_fit = model.fit() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4. 模型评估 训练完成后,我们需要评估模型的性能。常见的评估指标包括均方根误差(RMSE)和残差分析。 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklear...
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%2...
在Python中实现时间序列分析模型,一个常用的库是statsmodels,它提供了多种时间序列分析和预测的方法,包括ARIMA模型、季节性分解(Seasonal Decomposition of Time Series, STL)、自回归(AR)、移动平均(MA)等。以下是一个使用statsmodels实现ARIMA模型的示例:
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoRegfrom random import random # 生成示例数据data = [x + random() for x in range(1, 100)] # 拟合AR模型model = AutoReg(data, lags=1)model_fit = model.fit() # 进行预测yhat = model_fit...
1.Autoregression(AR) 自回归模型(Autoregressive Model,简称 AR 模型)是最常见的平稳时间序列模型之一。 copy fromstatsmodels.tsa.ar_modelimportAR 2.Autoregressive Moving Average(ARMA) ARMA方法结合了自回归(AR)模型和移动平均(MA)模型。 copy fromstatsmodel.tsa.arima_modelimportARMA ...
使用statsmodels库构建模型 import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA 加载数据集 data = pd.read_csv('your_data.csv')对数据进行预处理（如填充缺失值、转换为时间格式等）基于ACF和PACF图确定p,d,q参数 实际应用中可能需要调整参数以获得最佳拟合度 model = ARIMA(data['value'], ...
fromstatsmodels.tsa.arima_modelimportARIMA frommatplotlibimportpyplot defparser(x): returndatetime.strptime('190'+x,'%Y-%m') series = read_csv('shampoo-sales.csv', header=0, parse_dates=[0], index_col=0, squeeze=True, date_parser=parser) ...