model = ARIMA(train_data, order=(13, 1, 9)) model_fit = model.fit(disp=0、
时间: 2024-06-08 08:09:26 浏览: 26
这是 ARIMA 模型的训练代码,其中 train_data 是训练数据,order=(13, 1, 9) 表示模型的参数,disp=0 表示不输出训练过程中的调试信息。
具体来说,ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的模型,它基于时间序列的自相关性和移动平均性来预测未来的数值。其中,AR 表示自回归模型,MA 表示移动平均模型,I 表示差分,也就是对原始时间序列进行一阶差分,使其变得平稳。
在训练过程中,我们需要选择合适的 ARIMA 参数,即 AR、MA 和 I 的阶数。这里我们选择了 AR=13,MA=9,I=1,这些参数需要根据实际情况进行调整。训练完成后,我们就可以使用模型来预测未来的数值了。
相关问题
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改
这段代码有点问题,因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合,所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。
修改后的代码如下:
```
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())
```
这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。
model = ARIMA(train_data, order=(2,1,2)) result = model.fit(disp=-1) 这句呢
这是一个使用ARIMA模型拟合时间序列数据的代码。具体来说,ARIMA是一种时间序列预测模型,根据历史数据进行建模,然后预测未来的趋势。在这个代码中,train_data是用于训练模型的时间序列数据,(2,1,2)是ARIMA模型的参数,表示使用2个自回归项、1个差分项和2个移动平均项。fit()函数用于拟合模型,并返回一个结果对象,包括模型参数、拟合误差等信息。disp=-1参数表示不显示输出信息。