使用 Python 进行 ARIMA 模型预测，训练好的model_fit模型进行180时间步预测，并与测试集实际值进行比较，输出预测误差，请提供程序示例

好的，下面是一个 Python 的程序示例，用于训练 ARIMA 模型并进行预测：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['value'])
train_data = data.iloc[:100]
test_data = data.iloc[100:]

# 训练 ARIMA 模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 进行预测
forecast, stderr, confidence_interval = model_fit.forecast(steps=180)

# 输出预测误差
error = np.mean(np.abs(test_data['value'] - forecast))
print('预测误差为：%.2f' % error)

# 可视化预测结果和实际值
plt.plot(test_data.reset_index(drop=True))
plt.plot(forecast)
plt.legend(['Actual', 'Forecast'])
plt.show()

这段代码中，我们首先读取了数据，将前100个数据作为训练集，后面的数据作为测试集。然后我们使用 ARIMA 模型训练了一个 order=(1, 1, 1) 的模型，并使用训练好的模型进行了180个时间步的预测，得到了预测值 forecast。最后，我们计算了预测误差并进行了可视化展示。