用python实现ARIMA模型预测的代码
时间: 2023-03-13 20:46:02 浏览: 90
要用Python实现ARIMA模型预测,需要先导入必要的库,如statsmodels、pandas和matplotlib,然后读取数据,接着实现ARIMA模型,最后使用matplotlib进行绘图和可视化。具体的代码如下: import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 拆分训练集和测试集
train_data, test_data = df[1:len(df)-7], df[len(df)-7:]
# 实现ARIMA模型
model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 0, 7))
model_fit = model.fit()
# 进行预测
predictions = model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data) + len(test_data)-1, dynamic=False)
# 绘图和可视化
plt.plot(test_data)
plt.plot(predictions, color='red')
plt.show()