model = sm.tsa.ARIMA(train, order=(p,d,q)) results = model.fit() predict_sunspots = results.predict(dynamic=False) print(predict_sunspots)中predict函数怎么用呢
时间: 2024-04-15 22:25:19 浏览: 148
ARIMA(p,d,q)模型原理及其实现 -python.pdf
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predict函数用于根据训练好的ARIMA模型预测未来的值。在给定模型和数据后,可以使用以下代码来使用predict函数:
```python
predict_sunspots = results.predict(start, end, dynamic=False)
```
这里的`start`和`end`是你想要预测的时间范围。你可以根据需要自定义这些值。设置`dynamic=False`表示预测时不使用动态模式。
例如,如果你想要预测未来10个时间步的值,可以使用以下代码:
```python
predict_sunspots = results.predict(start=len(train), end=len(train)+9, dynamic=False)
```
这将从训练数据的最后一个观测值开始,预测未来10个时间步的值,并将结果存储在`predict_sunspots`变量中。你可以根据需要修改预测的时间范围和其他参数。请确保你已经正确地定义了ARIMA模型并拟合了训练数据。
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