arima模型python代码
时间: 2023-07-23 21:42:36 浏览: 42
下面是一个简单的ARIMA模型的Python代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]
# 训练模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
results = model.fit(disp=-1)
# 预测
predictions = results.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31', typ='levels')
# 绘制预测结果和实际结果的曲线
plt.plot(predictions, label='Predicted')
plt.plot(test_data, label='Actual')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
在这个代码中,我们首先读入了数据,然后将数据拆分成训练集和测试集。然后,我们使用ARIMA模型对训练集进行训练,并使用训练好的模型对测试集进行预测。最后,我们绘制了预测结果和实际结果的曲线,以便比较它们的差异。
相关问题
arima 模型python代码
下面是使用 `statsmodels` 库中的 `ARIMA` 类实现 ARIMA 模型的 Python 代码示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设我们有一个时间序列数据 data,需要对其进行 ARIMA 模型拟合和预测
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) # 阶数为 (1, 1, 1) 的 ARIMA 模型
result = model.fit()
forecast = result.forecast(steps=10) # 预测未来 10 个时期的数据
```
解释一下代码:
- 导入 `ARIMA` 类:`from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA`
- 创建 ARIMA 模型对象:`model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))`。其中 `data` 是需要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)` 表示 ARIMA 模型的阶数,具体含义为:AR 阶数为 1,差分阶数为 1,MA 阶数为 1。
- 拟合 ARIMA 模型并得到预测结果:`result = model.fit()` 和 `forecast = result.forecast(steps=10)`。`result` 是模型拟合结果对象,包含模型参数和诊断信息等内容。`forecast` 是预测结果,包含未来 10 个时期的预测值、标准误差和置信区间等信息。
ARIMA 模型python代码
下面是使用 `statsmodels` 库中的 `ARIMA` 类实现 ARIMA 模型的 Python 代码示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设我们有一个时间序列数据 data,需要对其进行 ARIMA 模型拟合和预测
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) # 阶数为 (1, 1, 1) 的 ARIMA 模型
result = model.fit()
forecast = result.forecast(steps=10) # 预测未来 10 个时期的数据
```
解释一下代码:
- 导入 `ARIMA` 类:`from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA`
- 创建 ARIMA 模型对象:`model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))`。其中 `data` 是需要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)` 表示 ARIMA 模型的阶数,具体含义为:AR 阶数为 1,差分阶数为 1,MA 阶数为 1。
- 拟合 ARIMA 模型并得到预测结果:`result = model.fit()` 和 `forecast = result.forecast(steps=10)`。`result` 是模型拟合结果对象,包含模型参数和诊断信息等内容。`forecast` 是预测结果,包含未来 10 个时期的预测值、标准误差和置信区间等信息。