解释exog=test_data.iloc[:, 1:]

时间: 2024-01-13 17:05:50 浏览: 123
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ds3_loc_iloc:创建存储库以举例说明在数据集中使用loc和iloc

这是一行Python代码，其中 test_data 是一个 Pandas DataFrame 对象，iloc 是 Pandas 中用于通过位置索引选取数据的函数。冒号前面的空处表示选取所有行，而冒号后面的数字 1 表示选取从第二列（索引为 1）开始的所有列。因此，exog=test_data.iloc[:, 1:] 的作用是将 test_data 中除了第一列（通常为目标变量）之外的所有列作为自变量（即外生变量）赋值给 exog 变量。这通常用于机器学习模型的训练和预测。
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python：iloc()方法、slice()方法、enumerate()方法、[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]方法(切记：切片为左闭右开)

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import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) # 计算RMSE并输出结果 test_...

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forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0...
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yhat = model_fit.forecast(steps=1, exog=[test_features.iloc[i]])[0] predictions.append(yhat) history.append(test_temp.iloc[i]) # 计算误差 mse = mean_squared_error(test_temp, predictions) print('...

提供 ARIMA进行多变量多步温度预测程序示例，数据集来自EXCEL表，6个输入特征（有常数特征），1个输出特征（温度），要求数据集按数据量8:2划分为训练集和测试集，预测180个时间步的温度，计算测试集预测误差

forecast = results.forecast(steps=180, exog=test_data.iloc[:, 1:])[0] # 计算测试集预测误差 mse = mean_squared_error(test_data['temperature'], forecast) print('测试集预测误差为：', mse) 其中，...

请提供用ARIMA进行多变量多步预测程序，数据从EXCEL表中读取，7个特征值，其中前6列是输入，最后一列是输出变量，训练集合测试集数据按8:2分配，预测180时间步，输出第180时间步输出，并计算预测RMSE

X_test = np.vstack([X_test, np.append(exog_forecast[-1, :], y_forecast)]) # 输出第180个时间步的预测结果 print('第180个时间步的预测结果：', y_pred[-1]) # 计算RMSE rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y...
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