ARIMAX模型代码

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 和 XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 结合的模型通常称为 ARIMAX-XGB 模型，这是一种用于时间序列预测的混合方法，利用了ARIMA模型对季节性和趋势的捕捉能力以及XGBoost强大的非线性回归能力。这里是一个简化的 Python 示例，使用`pandas`, `statsmodels`, 和 `xgboost`库：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.preprocessing import Box-Cox transform

# 假设数据已经加载到dataframe df，列名有'time_series'
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']) # 时间列转换
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 对时间序列进行差分并标准化
diff_data = df['time_series'].diff().dropna()
transformed_data = Box-Cox(transform(diff_data))

# 定义ARIMA部分
arima_model = ARIMA(transformed_data, order=(p, d, q))  # p, d, q是ARIMA的参数
arima_fit = arima_model.fit()

# 提取残差
residuals = arima_fit.resid

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(residuals) * 0.8)
train_resid, test_resid = residuals[:train_size], residuals[train_size:]

# 使用XGBoost处理剩余的特征
xgb_params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'n_estimators': 100,
    'learning_rate': 0.1
}
xgb_model = XGBRegressor(**xgb_params)
xgb_model.fit(train_resid.values.reshape(-1, 1), transformed_data[train_size:].values)

# 预测
predictions = xgb_model.predict(test_resid.values.reshape(-1, 1))
predicted_series = transformed_data[train_size:] + arima_fit.fittedvalues[train_size:] + predictions

# 转换回原尺度并还原数据
forecast = pd.Series(predicted_series, index=df.index[train_size:])
forecast = forecast.cumsum().shift(1).fillna(0)