model = ARIMA(train_data,order=(1,1,1),freq='W-MON')是什么

这是一个基于ARIMA模型的时间序列预测模型的构建过程，其中train_data是用于训练模型的时间序列数据，order=(1,1,1)表示ARIMA模型的三个参数，分别为AR(p)、差分阶数d和MA(q)，这里的(1,1,1)表示ARIMA模型是一阶自回归、一阶差分、一阶移动平均的组合模型。freq='W-MON'表示时间序列数据的频率为每周一。

相关问题

model = ARIMA(train_data, order=(1, 1)).fit()中train_data是几维的数据

在ARIMA模型中，train_data是一个一维的时间序列数据。一维时间序列数据是指一个按照时间顺序排列的一系列数值，例如一段时间内的股票价格、气温、销售数据等。在这个模型中，order=(1, 1)是指ARIMA模型的阶数，具体来说，(1, 1)表示ARIMA的p、d、q分别为1、1、0，其中p表示时间序列的自回归项，d表示时间序列的差分次数，q表示时间序列的移动平均项。

解释model = ARIMA(endog=y_train, exog=X_train, order=(1, 0, 1))

这是一个用于时间序列分析的ARIMA模型的初始化。ARIMA模型包含三个参数：AR(p)自回归项、MA(q)滑动平均项和差分项(d)。这里的order=(1, 0, 1)表示这个模型包含一个一阶自回归项和一个一阶滑动平均项，没有差分项。其中，endog是时间序列的观测值，exog是外生变量的观测值，y_train和X_train分别就是这两个参数对应的值。通过这个模型，可以对时间序列进行预测和分析。