使用 Python 进行 ARIMA 模型预测，输入数据有6个特征值，数据集后面20%是测试集，训练好的model_fit模型进行180时间步预测，并与测试集实际值进行比较，输出预测误差，请提供程序示例

好的，以下是一个简单的 Python 程序示例，用于使用 ARIMA 模型进行时间序列预测并计算预测误差：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]

# 配置 ARIMA 模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 进行预测并计算误差
predictions = model_fit.forecast(steps=180)[0]
error = mean_squared_error(test_data['target'], predictions)

print('预测误差为:', error)

请注意，这只是一个简单的示例程序，具体实现可能需要根据您的数据集和模型需求进行调整。此外，ARIMA 模型还需要根据实际情况进行参数调整，以确保最佳性能和准确性。