residual = [data2[i]-y_true[i] for i in range(500)] plt.scatter(data2[:500],residual) plt.show()这段代码中加入一条y=0.1*x的直线

若要在残差图中添加一条直线 `y = 0.1*x`，可以在绘制散点图之后，再调用 `plt.plot()` 函数来添加直线的绘制。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 data2 和 y_true 是已经定义好的数据

residual = [data2[i] - y_true[i] for i in range(500)]

plt.scatter(data2[:500], residual)
plt.plot(data2[:500], 0.1 * data2[:500], color='r', linestyle='--')  # 添加直线 y = 0.1*x
plt.xlabel('data2')
plt.ylabel('residual')
plt.title('Residual Plot')
plt.show()

在修改后的代码中，我们在 `plt.scatter()` 之后调用了 `plt.plot()` 函数，并传入 `data2[:500]` 作为横轴数据，`0.1 * data2[:500]` 作为纵轴数据，设置 `color='r'` 表示红色线条，`linestyle='--'` 表示虚线样式。

这样就在残差图上添加了一条直线 `y = 0.1*x`，可以更直观地观察到残差的分布情况与直线之间的关系。

相关问题

residual = [data2[i]-y_true[i] for i in range(500)] plt.scatter(data2[:500],residual) plt.show()

这段代码是用于绘制残差图的示例代码。假设`data2`是一个包含500个样本的数据集，`y_true`是对应的真实目标变量值。

代码中首先计算了残差，即每个样本的观测值与对应的真实值之间的差异。然后使用`plt.scatter`函数将`data2[:500]`作为横轴，`residual`作为纵轴，绘制散点图。散点图上的点表示每个样本的预测值与真实值之间的残差。

最后使用`plt.show()`显示图形。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据您的数据集和需求进行调整和修改。

商店销售 - 时间序列预测

### 使用时间序列模型预测商店销售额

#### 数据预处理
为了进行有效的预测，首先需要对原始数据进行清理和准备。对于存在缺失值或异常情况的数据点应特别注意：

import pandas as pd

# 假设 train 是已经加载好的 DataFrame
cond = train['Sales'] > 0
sales_data = train[cond]

# 获取特定店铺的销售记录并绘制图表展示其随时间变化的趋势
store_1_sales = sales_data.loc[sales_data['Store'] == 1]
store_1_sales.plot(
    x='Date',
    y='Sales',
    title='Store_1 Sales Over Time',
    figsize=(16, 4),
    color='red'
)

此部分代码用于筛选出具有正向销售收入的商品交易记录，并针对某一家门店（例如编号为1的店）制作了一个简单的可视化图来观察历史销售模式[^1]。

#### 构建ARIMA/ARIMAX模型
当拥有多年度级别的连续观测值时，可以考虑采用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)，甚至加入外部变量扩展成ARIMAX版本来进行更精确地短期预测:

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

model = SARIMAX(
    store_1_sales['Sales'],
    order=(p, d, q),        # ARIMA(p,d,q)参数需依据ACF/PACF图形确定最佳组合
    seasonal_order=(P,D,Q,s), # 季节性成分设置(P,D,Q,m); m表示周期长度如月度=12
)

results = model.fit()
forecast = results.get_forecast(steps=90).predicted_mean  # 预测未来三个月的日均销售额

这里`SARIMAX()`函数允许指定非季节性和季节性的差分阶数以及滞后项数量；而最终得到的结果对象提供了方便的方法可以直接调用完成对未来一定步长内数值的估计工作[^2]。

#### 时间序列分解方法应用
另一种常见的策略是对原序列实施经典加法或乘法形式下的趋势-循环波动分离操作，从而更好地理解内部结构特征及其潜在规律性：

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

decomposition = seasonal_decompose(store_1_sales.set_index('Date')['Sales'], period=7)
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

fig, axes = plt.subplots(4, 1, sharex=True, figsize=(15,8))
axes[0].set_title("Decomposition of Store_1's Daily Sales")
axes[0].plot(decomposition.observed, label="Observed", c='black')
axes[1].plot(trend, label="Trend Component", c='blue')
axes[2].plot(seasonal,label="Seasonality Component",c='green')
axes[3].scatter(residual.index,residual.values,c='red',marker='.',label="Irregularities")

for ax in axes:
    ax.legend(loc='upper left')

plt.tight_layout();

上述脚本实现了基于七天窗口期假设的时间序列拆解过程，分别提取出了长期走势、短周期变动效应以及其他随机扰动因素的影响程度[^3]。

#### LSTM与XGBoost混合学习框架构建
除了传统统计学手段外，还可以借助于机器学习特别是深度神经网络技术实现更加灵活多变且适应性强的预测方案设计：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,LSTM
import numpy as np

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))

scaled_series = scaler.fit_transform(np.array(sales_data['Sales']).reshape(-1, 1))

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

train_size = int(len(scaled_series) * 0.8)
test_size = len(scaled_series) - train_size
train, test = scaled_series[:train_size], scaled_series[train_size:]

look_back = 1
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

model_lstm = Sequential([
    LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(None, look_back)),
    Dense(1)])

model_lstm.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
history = model_lstm.fit(trainX, trainY, epochs=20, batch_size=1, verbose=2)

predictions = model_lstm.predict(testX)
inverse_predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

这段程序展示了如何利用长短记忆单元(LSTM)搭建起适合处理顺序型输入的任务架构，并配合极小极大标准化变换确保各维度间尺度一致以便训练收敛更快更好。同时也可以引入集成树算法比如极端梯度提升(XGBoost)作为补充工具进一步优化整体性能表现[^4]。