优化这段代码modle = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_df["CPI"], exog=train_df["变量"]).fit(disp=-1)

优化后的代码如下：

endog = train_df["CPI"]
exog = train_df["变量"]
modle = sm.tsa.statespace.SARIMAX(endog, exog=exog).fit(disp=-1)

优化说明：

1. 将train_df["CPI"]和train_df["变量"]分别赋值给endog和exog变量，使代码更易读和理解。
2. 代码风格更加规范和简洁，提高代码可读性。

相关问题

modle = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_df["CPI"], exog=train_df["变量"]).fit(disp=-1)这段代码的RMSE怎么看

这段代码的RMSE需要通过对测试数据集进行预测并计算预测值与实际值之间的均方根误差（RMSE）来计算。可以使用以下代码进行预测和计算RMSE：

predictions = model.predict(start=test_df.index[0], end=test_df.index[-1], exog=test_df["变量"])
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_df["CPI"], predictions))
print("RMSE:", rmse)

其中，`test_df`是测试数据集，`predictions`是模型对测试数据集的CPI值的预测结果，`mean_squared_error`函数是从`sklearn.metrics`库中导入的用于计算均方根误差的函数。

modle = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_df["CPI"], exog=train_df["变量"]).fit(disp=-1)这段代码是自动模型识别的吗

不完全是自动模型识别，因为在该代码中，使用了SARIMAX模型，并且手动指定了endog变量为train_df["CPI"]，exog变量为train_df["变量"]。因此，模型选择方面是手动指定的。但是，该代码中的fit函数会自动拟合选择的模型，并返回最优参数的估计值。因此，可以说这段代码是半自动的模型识别和拟合。