写一个用sklearn中的ARIMA进行建模、校验、调参、评估的代码
时间: 2023-07-04 18:12:48 浏览: 42
下面是一个使用sklearn中的ARIMA模型进行时间序列建模、校验、调参和评估的完整代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]
# 定义ARIMA模型参数范围
p_range = range(0, 4)
d_range = range(0, 2)
q_range = range(0, 4)
# 初始化最佳模型参数和最佳预测误差
best_p = 0
best_d = 0
best_q = 0
best_mse = float('inf')
# 遍历所有参数组合,选择最佳模型
for p in p_range:
for d in d_range:
for q in q_range:
# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(p, d, q))
results = model.fit()
# 预测测试集
predictions = results.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31', dynamic=True)
# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(test_data, predictions)
# 更新最佳模型参数和最佳预测误差
if mse < best_mse:
best_p = p
best_d = d
best_q = q
best_mse = mse
# 输出最佳模型参数
print('Best ARIMA Model: p={}, d={}, q={}'.format(best_p, best_d, best_q))
# 使用最佳模型参数训练ARIMA模型
best_model = ARIMA(train_data, order=(best_p, best_d, best_q))
best_results = best_model.fit()
# 预测测试集
best_predictions = best_results.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31', dynamic=True)
# 计算预测误差
best_mse = mean_squared_error(test_data, best_predictions)
# 输出预测误差
print('Best MSE:', best_mse)
```
在代码中,我们首先读取了一个时间序列数据,然后将其拆分为训练集和测试集。接着,我们定义了ARIMA模型的参数范围,并遍历了所有可能的参数组合,选择最佳模型。最后,我们使用最佳模型参数训练ARIMA模型,并用训练好的模型对测试集进行预测,计算预测误差并输出结果。
需要注意的是,在实际应用中,ARIMA模型可能需要进行更复杂的参数调整和模型选择,以获得更好的预测效果。