model = ARIMA(metro_in_train, order=(7,1,7)) result = model.fit()predictions = model.predict(start=1, end=532, typ='levels')
时间: 2024-06-09 22:09:08 浏览: 27
这段代码是用于进行时间序列分析的,具体来说是使用了ARIMA模型进行预测。ARIMA是一种常用的时间序列模型,可以用于预测未来的时间序列取值。在这段代码中,首先定义了一个ARIMA模型,其中order参数指定了模型的阶数,包括p、d、q三个参数。然后调用fit()方法拟合模型,并使用predict()方法进行预测,其中start和end参数指定了预测的起始和结束时间。最终得到的predictions变量是预测出来的时间序列取值。需要注意的是,这段代码中的metro_in_train变量应该是已经准备好的用于训练模型的时间序列数据。
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, order=order) model_fit = model.fit(disp=0)
这是使用 ARIMA 模型对时间序列数据进行建模和拟合。ARIMA 模型是一种常用的时间序列预测模型,可以用来预测未来的数值。其中,train 是训练集数据,order 是模型的参数,可以通过自相关函数和偏自相关函数来确定。model_fit 是拟合后的模型对象,可以用来进行预测和评估模型的性能。disp=0 表示不显示拟合过程中的输出。
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