arima模型python预测划分测试集0.3

以下是使用Python中的ARIMA模型进行时间序列预测，并将数据集划分为测试集0.3的示例代码：

首先导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来加载数据集并将其划分为训练集和测试集：

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False)

然后我们可以使用ARIMA模型拟合训练数据：

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

接下来，我们可以使用该模型对测试集进行预测：

# 对测试集进行预测
predictions = model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1, typ='levels')

最后，我们可以计算模型的均方根误差（RMSE）：

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_data, predictions))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)

完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False)

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

# 对测试集进行预测
predictions = model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(train_data)+len(test_data)-1, typ='levels')

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_data, predictions))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)