import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢
时间: 2024-04-16 13:25:24 浏览: 14
预测时出现错误可能有多种原因。在你的代码中,报错可能与以下几个方面有关:
1. 数据问题:请确保你的数据文件 'ChinaBank.csv' 存在,并且可在指定的路径中找到。还要确保数据文件的格式正确,内容没有缺失或错误。
2. 数据处理问题:在创建模型之前,请确保你的时间序列数据已经按照日期进行排序,并且索引列已经正确设置为日期。
3. 参数问题:在创建 ARIMA 模型时,参数 order=(1,1,0) 中的 p、d 和 q 的值可能不适合你的数据。你可以尝试不同的参数组合来获得更好的预测结果。
4. 模型训练问题:在进行模型训练时,可能会出现收敛问题或其他训练错误。你可以尝试增加训练数据量或调整其他模型参数来解决此问题。
5. 可视化问题:绘制图表时可能会出现错误。请确保你的 matplotlib 和 seaborn 库已正确安装,并且没有其他相关问题。
请检查以上几个方面,确定是否有错误,并根据需要进行调整和修复。如果你能提供更详细的错误信息或报错提示,我可以给出更具体的帮助。
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter
这是一段导入Python库的代码。具体来说,它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。
- `import pandas as pd`:导入Pandas库,并将其命名为pd。
- `import numpy as np`:导入Numpy库,并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入Matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`:从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。