col = f'{f}_lag_{lag}'

col = f{f}_lag_{lag}

这个表达式中，col 是一个变量，f{f} 和 _lag_{lag} 是两个字符串，它们都是被花括号括起来的。这个表达式的意思是，col 的值是 f{f} 和 _lag_{lag} 这两个字符串拼接起来的结果。

例如，如果我们设 f=2，lag=3，那么 col 的值就是 "f2_lag3"。

这个表达式的意义取决于它所在的上下文，因此我无法给出更多的信息。

相关问题

def get_lag(data, col, lagtime): for i in range(1, lagtime + 1): if len(pd.Series(col)) == 1: data[col + "_lag" + str(i)] = data[col].shift(i * 15) else: for col_j in col: data[col_j + "_lag" + str(i)] = data[col_j].shift(i * 15) return data

这段代码是一个用于生成时间序列滞后特征的函数。具体来说，它用 lagtime 参数指定了需要生成几个滞后特征，对于每个滞后特征，函数将原始数据集中的 col 列向上平移 i * 15 个单位，并将平移后的结果作为新的一列添加到数据集中。其中，如果 col 列包含多个子列，函数会对每个子列都生成一个滞后特征。最后，函数返回生成滞后特征后的数据集。需要注意的是，这里的 15 是一个硬编码的值，如果数据集中的时间单位不是 15 分钟，需要根据实际情况进行调整。

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

要添加检测预测准确率的代码，可以使用均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等指标。以RMSE为例，可以按以下步骤进行计算和输出：

1. 在导入所需的库后，将测试数据集中的实际值和预测值提取出来：

test_actual = test_data['y']
test_pred = results.predict(start=test_data.index[0], end=test_data.index[-1], exog=test_data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']])

2. 计算RMSE并输出结果：

rmse = np.sqrt(((test_pred - test_actual) ** 2).mean())
print('测试集的RMSE为', rmse)

完整的代码如下：

import itertools 
import warnings 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import statsmodels.api as sm 
from datetime import datetime 
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA 
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf 
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox 
from sklearn.model_selection import train_test_split 

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x')

# 划分训练集和测试集
train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False)

# 添加滞后特征
data['lag1'] = data['y'].shift(1)
data['lag2'] = data['y'].shift(2)
data['lag3'] = data['y'].shift(3)
data['lag4'] = data['y'].shift(4)
data['lag5'] = data['y'].shift(5)
data['lag6'] = data['y'].shift(6)
data['lag7'] = data['y'].shift(7)
data.dropna(inplace=True)

# 再次划分训练集和测试集
train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False)

# 寻找最优的ARIMA模型
g=int(input("输入P的峰值: ")) 
h=int(input("输入D的峰值: ")) 
i=int(input("输入Q的峰值: ")) 
p = range(0, g) 
d = range(0, h) 
q = range(0, i)  
pdq = list(itertools.product(p, d, q)) 
best_pdq = None 
best_aic = np.inf 
for param in pdq: 
    model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) 
    results = model.fit() 
    aic = results.aic 
    if aic < best_aic: 
        best_pdq = param 
        best_aic = aic 
a=best_pdq[0] 
b=best_pdq[1] 
c=best_pdq[2] 
model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) 
results = model.fit() 

# 进行预测并计算测试集的RMSE
max_lag = model.k_ar 
model_fit = model.fit() 
resid = model_fit.resid 
lb_test = acorr_ljungbox(resid) 
p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) 
if p_value>0.05: 
    # 预测结果
    forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) 
    print("下个月的预测结果是",round(forecast[0]))
    
    # 计算RMSE并输出结果
    test_actual = test_data['y']
    test_pred = results.predict(start=test_data.index[0], end=test_data.index[-1], exog=test_data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']])
    rmse = np.sqrt(((test_pred - test_actual) ** 2).mean())
    print('测试集的RMSE为', rmse)
else: 
    print('输入的数据不适合使用ARIMA模型进行预测分析，请尝试其他模型')