# 提取时间序列的预测值和真值 pred_dynamic = best_results.get_prediction(start = pd.to_datetime('2022-04-28'), dynamic=True, full_results=True) # 预测32天时用12.9，预测64天时用11.7 pred_dynamic_ci = pred_dynamic.conf_int() #存储计算值 # 提取时间序列的预测值和真值 sales_ts_forecasted = pred_dynamic.predicted_mean # sales_ts_truth = sales_ts_log['2020-04-28':] sales_ts_truth = experiment_arima_ts_log['2022-04-28':] #2019-12-09 # 预测64天用11.7 # 预测值和实际值起始时间必须一致，否则无法对比# 绘制实际图与预测值对比，样本内日期 import matplotlib.pyplot as plt axis = experiment_arima_ts['2020':].plot(label='Observed', figsize=(30, 15)) np.power(10, pred_dynamic.predicted_mean).plot(ax=axis, label='Dynamic Forecast', alpha=0.8) axis.fill_between(pred_dynamic_ci.index, pred_dynamic_ci.iloc[:, 0], pred_dynamic_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.25) axis.fill_betweenx(axis.get_ylim(), pd.to_datetime('2022-04-28'), experiment_arima_ts.index[-1], alpha=.1, zorder=-1) # 浅蓝色部分起始位置 axis.set_xlabel('Years') axis.set_ylabel('Tractor Sales') plt.legend(loc='best') plt.show() # 实际值与预测值的对比

这段代码是用来绘制实际值与预测值的对比图。它首先提取了时间序列的预测值和真值，然后使用预测值和真值的起始时间绘制了对比图。预测值使用了动态预测，其中预测32天时使用了12.9，预测64天时使用了11.7。图中的实线代表观测到的值，虚线代表动态预测的值，浅蓝色部分表示预测区间。该图可以帮助我们评估预测的准确性。