sklearn ARIMA

时间: 2023-10-02 12:09:26 浏览: 125
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sklearn ARIMA 是一个基于 Python 的机器学习库，用于实现时间序列分析中的 ARIMA（自回归积分滑动平均）模型。ARIMA 模型是一种用来对时间序列数据进行预测和建模的统计模型。在 sklearn 中，ARIMA 模型的实现可通过导入 ARIMA 类来完成。ARIMA 模型的一些常见用途包括经济预测、股票价格预测和天气预测等。该模型可以用来识别数据中的趋势和周期性，并基于历史数据进行预测。
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from sklearn.metrics import mean_squared_error # 生成示例时间序列数据（这里使用正弦波作为示例） np.random.seed(42) date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/01/2023', freq
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（python源码）基于sklearn的股票预测算法实现

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sklearn中arima写个代码

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写一个用sklearn中的ARIMA进行建模、校验、调参、评估的代码

下面是一个使用sklearn中的ARIMA模型进行时间序列建模、校验、调参和评估的完整代码示例： python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from ...
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from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(ts, forecast) rmse = np.sqrt(mse) r2 = r2_score(ts, forecast) print('MSE:', mse) print('RMSE:', rmse) print('R^2:', ...
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M3_ARIMA:在 M3 比赛数据上快速训练 arima 模型

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 预测 forecast = model_fit.forecast(steps=len(data)) # 评估 mse = mean_squared_error(data['log_value'], forecast, squared=False) rmse = np.sqrt(mse) ...

python实现arima

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col='date') 2. 数据预处理 python # 将数据转换为时间序列 ts = data['value'] # 绘制时间序列图...

arima代码python

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score import math import matplotlib.pyplot as plt # 假设你的时间序列数据存储在名为dc的变量中 # 确定差分次数 d = 1 # 一阶差分 ...

python arima建模

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox 2. 数据准备和预处理： - 收集...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.api import Holt from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing from pmdarima.arima import auto_arima #from statsmodels.tsa.stattools import pcorrelogram# 设置maxlag参数为5 # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) try: select_sqli = "SELECT time FROM sheji.sale;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.sort_index() print(data[len(data)-1])哪里有问题

这段代码的问题在于最后一行的 print(data[len(data)-1])。这里使用了 DataFrame 的行索引来获取数据，但是 DataFrame 的行索引并不是连续的数字，而是由时间序列数据组成的 DatetimeIndex。因此，使用 len(data)...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下，请解释并给出修改后的代码KeyError: 0

这个 KeyError 报错是因为你在设置索引的时候使用了一个不存在的列名 0 ，因此需要修改代码中的索引设置。可以将以下两行代码： python train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=...

arima-svm代码

包括ARIMA模型的库（如statsmodels），SVM的库（如sklearn.svm），以及其他一些用于数据处理和可视化的库。 接下来，需要准备时间序列数据。首先，将数据进行平稳化处理，以满足ARIMA模型的要求。可以使用差分运算...

arima模型预测代码

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data[:train_size] test_data ...

arima模型预测气温

from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取气温数据 temp_data = pd.read_csv("temp.csv", index_col="date") temp_data.index = pd.to_datetime(temp_data.index) temp_data = temp_data.resample("D...

pycharm 里没有ARIMA

3. 导入 statsmodels.tsa.arima_model 或 sklearn.preprocessing（对于季节性 ARIMA 可能需要）模块。 4. 编写代码来拟合和预测 ARIMA 模型，例如： python from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # 连接数据库 connect = pymysql.connect(host='...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima.model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 读取csv文件data = pd.read_csv("data.csv", header=None)# 划分训练集和测试集train_size = int(len(data) * 0.7)train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]# 将时间编号设置为索引train_data.set_index(0, inplace=True)test_data.set_index(0, inplace=True)# 转换为时间序列train_ts = train_data[1]test_ts = test_data[1]# 训练ARIMA模型model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1))model_fit = model.fit()# 预测测试集数据predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0]# 计算rmsermse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions))print('Test RMSE: %.3f' % rmse)# 绘制图像plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(train_ts, label='Train')plt.plot(test_ts, label='Test')plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions')plt.xlabel('Time/h')plt.ylabel('kwh')plt.title('ARIMA Model Predictions')plt.legend()plt.show()以上代码运行报错如下ValueError: 0 is not in range，请修正代码

model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, ...

使用sklearn进行股价预测

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