fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,mean_absolute_errorimportmathtrain_data,test_data=net_df[0:int(len(net_df)*0.9)],net_df[int(len(net_df)*0.9):]train_arima=train_data['Open']test_arima=test_data['Open']history=[xforxintrain_arima]y=te...
api as sm from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_predict plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用于正常显示负号 1 2 3 4 5 6 7 8 1.读取数据并画图 data=pd.read_csv...
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 1,1,2 ARIMA Model model = ARIMA(df.value, order=(1,1,2)) model_fit = model.fit(disp=0) print(model_fit.summary()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 中间的表格列出了训练得到的模型各项和对应的系数,如果系数很小,且‘P>|z|’ 列下的P-Value值...
from statsmodels.tsa.arima_modelimportARIMA#1,1,2ARIMAModel model=ARIMA(df.value,order=(1,1,2))model_fit=model.fit(disp=0)print(model_fit.summary()) 中间的表格列出了训练得到的模型各项和对应的系数,如果系数很小,且‘P>|z|’ 列下的P-Value值远大于0.05,则该项应该去掉,比如上图中的ma部分的...
from statsmodels.tsa.arima.model importfrom statsmodels.tsa.api importfrom statsmodels.tsa.stattools import adfuller from sklearn.cluster importfrom datetime import datetime from tensorflow import keras from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller #ADF检验 from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox #白噪声检验 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf #画图定阶 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #ARIMA模型 ...
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'], ...
此警告是由于 ARIMA 包“statsmodels\tsa\arima_model”的贬值而出现的。 相反,使用以下命令导入 statsmodel: import statsmodels.api as sm 并将ARIMA 模型拟合为: model = sm.tsa.arima.ARIMA(train_data, order=(1,1,2)) result = model.fit()
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom random import random # 生成示例数据data = [x + random() for x in range(1, 100)] # 拟合MA模型model = ARIMA(data, order=(0, 0, 1))model_fit = model.fit() # 进行预测yhat =...
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: