def plot_regression_result(model, fit_result, X, y): """ 绘制回归拟合后的图表，包括 - 估计值和实际值的对比 - 趋势 - 季节性 """ year_month = [x[-5:] for x in UNIQUE_YEAR_MONTH] fig,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(nrows=3,ncols=1,figsize=(16,10)) params = fit_result.params ax1.plot(year_month,model.predict(params, X),label="估计值") ax1.plot(year_month,y,label="实际值") ax1.legend() ax1.set_ylim(0,) ax1.set_title("估计值和实际值对比") x = range(1,len(year_month)+1) trend = lambda x:params["ts_rank"] * x + params["constant"] trend_value = [trend(i) for i in x] ax2.plot(year_month, trend_value) ax2.set_ylim(min(0,min(trend_value) * 1.5),max(trend_value) *1.5) ax2.set_title("趋势") month_coef = params.drop(["ts_rank","constant"]) month_coef_values = month_coef.values.tolist() ax3.plot(month_coef.index.values.tolist(),month_coef_values ) ax3.set_ylim(min(0,min(month_coef_values) *1.5),max(month_coef_values) *1.5) ax3.set_title("季节性") fig.suptitle(f"针对{product}的时间序列分析", fontsize=20, fontweight="bold") fig.tight_layout() def plot_product_regression(product): model,fit_result,X,y = fit_regression_model(product) plot_regression_result(model,fit_result,X,y) plot_product_regression(product)

这段代码的作用是绘制回归分析的结果图表，包括估计值和实际值的对比，趋势以及季节性。具体实现包括创建一个包含三个子图的图表，分别用于展示估计值和实际值的对比、趋势以及季节性；使用回归模型对给定的变量进行预测估计值，并将估计值和实际值绘制在第一个子图中；计算趋势并将其绘制在第二个子图中；计算季节性并将其绘制在第三个子图中。该代码需要传入一个产品名称作为参数。

相关问题

def plot_feature_importance(model,features,top_n = none):

函数`def plot_feature_importance(model, features, top_n = None)`用于绘制模型的特征重要性图谱。

参数说明：
- `model`: 使用的模型。
- `features`: 特征数据。
- `top_n`: 可选参数，指定要显示的前n个重要特征，默认为None，表示显示所有特征。

在函数实现中，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用给定的模型对特征数据进行训练，以获得模型的特征重要性属性。这可以通过调用模型的相应方法或属性来实现，取决于所使用的模型的不同。

2. 接下来，根据特征重要性的值对特征进行排序，以便将其绘制在图谱中。同样，这可以通过调用模型的方法或属性来实现，使其返回特征的重要性值。

3. 然后，根据top_n参数选择是否只显示前n个重要特征。如果top_n为None，则表示显示所有特征；否则，根据top_n的值筛选出前n个重要特征。

4. 最后，使用合适的图形库（如Matplotlib）将特征重要性以可视化的形式展示出来。可以选择绘制柱状图、条形图或其他符合数据分布的图表类型。

函数`plot_feature_importance()`的实现可以根据具体需求和所用模型的不同进行调整和优化，但总体思路是获取特征重要性，并将其可视化以便于分析和理解。

ARIMA绘制拟合图报错AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用于预测未来的趋势和周期性。在绘制ARIMA模型的拟合图时，有时会出现报错AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'。这是因为在新版本的statsmodels中，plot_predict方法已经被弃用，需要使用plot_forecast方法来代替。

解决方法如下：
1.导入plot_forecast方法：from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_forecast
2.使用plot_forecast方法绘制拟合图：plot_forecast(model, ax=ax, plot_insample=False)

其中，model是ARIMA模型的拟合结果，ax是绘图的坐标轴对象，plot_insample=False表示不绘制样本内的拟合图。