python ARIMA模型训练与预测语句怎么写

以下是Python中使用ARIMA模型进行训练和预测的示例代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 准备时间序列数据（假设包含100个数值）
data = [1, 2, 3, ..., 100]

# 定义ARIMA模型并训练
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))  # order参数为(p, d, q)，表示ARIMA模型的阶数
model_fit = model.fit()

# 进行未来5个时间点的预测
predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+4, dynamic=False)
print(predictions)

以上代码中，假设我们针对一个时间序列数据进行ARIMA模型的训练，其中order=(1, 1, 1)表示使用1个差分阶数(d=1)的一阶自回归（AR）和一阶移动平均（MA）模型。训练完成后，可以通过predict方法对未来5个时间点的数据进行预测，其中start参数表示预测开始的时间序列索引，end参数表示预测结束的时间序列索引。