# 拟合模型 lag_order = model.select_order(maxlags=12) results = model.fit(maxlags=lag_order)什么意思

这段代码是用于拟合一个 VAR 模型的，VAR 模型是一种多元时间序列模型，可以用于预测多个变量之间的关系。其中，`maxlags` 表示 VAR 模型中滞后阶数的最大值，`select_order` 函数会自动选择一个最优的滞后阶数，然后使用 `fit` 函数拟合 VAR 模型。在拟合过程中，模型会利用历史数据来估计模型参数，以便用于预测未来的数据。

相关问题

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')

请下列将Oracle语句转为mysql语句 CASE WHEN t.pm_mp_machine_id = 'JJY213' THEN ROUND(t.STOPTIME/60, 0) ELSE ROUND((t.STOPTIME - COALESCE((SELECT lag(t2.STOPTIME) FROM MT_DC_PM_MP_PT110DATA t2 WHERE t2.producedate = t.producedate AND t2.pb_shift_id = t.pb_shift_id AND t2.pm_mp_machine_id = t.pm_mp_machine_id AND t2.pm_mp_stopcode_id = t.pm_mp_stopcode_id AND t2.no < t.no ORDER BY t2.no DESC LIMIT 1), 0))/60, 0) END AS STOPTIME

以下是将Oracle语句转换为MySQL语句的示例：

CASE WHEN t.pm_mp_machine_id = 'JJY213' THEN ROUND(t.STOPTIME/60, 0) ELSE ROUND((t.STOPTIME - COALESCE((SELECT t2.STOPTIME FROM MT_DC_PM_MP_PT110DATA t2 WHERE t2.producedate = t.producedate AND t2.pb_shift_id = t.pb_shift_id AND t2.pm_mp_machine_id = t.pm_mp_machine_id AND t2.pm_mp_stopcode_id = t.pm_mp_stopcode_id AND t2.no < t.no ORDER BY t2.no DESC LIMIT 1), 0))/60, 0) END AS STOPTIME

请注意，MySQL中的LAG函数在子查询中不能与ORDER BY一起使用，因此在这里进行了调整。另外，MySQL中的LIMIT子句用于限制子查询结果的行数。