使用交叉验证确定ARIMA模型的ord参数

确定ARIMA模型的ord参数可以使用交叉验证来进行。交叉验证是一种常用的模型选择技术，它可以帮助我们评估模型的性能，并选择最佳的模型参数。

下面是一个使用交叉验证确定ARIMA模型的ord参数的示例：

1. 将时间序列数据分成多个子集，例如10个子集。
2. 对于每个子集，使用ARIMA模型进行训练，并使用其余的数据进行测试。
3. 计算每个模型在测试集上的性能指标，例如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）。
4. 选择均值性能最好的模型，其ord参数即为最优参数。

代码示例：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt

# 定义时间序列数据
data = [...]

# 将数据分成10个子集
n_splits = 10
split_size = int(len(data) / n_splits)
splits = [data[i:i+split_size] for i in range(0, len(data), split_size)]

# 定义ARIMA模型的参数范围
p_range = range(0, 3)
d_range = range(0, 3)
q_range = range(0, 3)

# 初始化最佳模型和性能指标
best_model = None
best_rmse = float('inf')

# 遍历参数范围，选择最佳参数
for p in p_range:
    for d in d_range:
        for q in q_range:
            rmse_scores = []
            # 遍历每个子集，进行交叉验证
            for i in range(n_splits):
                # 将当前子集作为测试集，其余子集作为训练集
                train = [x for j, x in enumerate(splits) if j != i]
                train = [item for sublist in train for item in sublist]
                test = splits[i]
                # 训练ARIMA模型并进行预测
                model = ARIMA(train, order=(p, d, q))
                model_fit = model.fit(disp=0)
                y_pred = model_fit.forecast(len(test))[0]
                # 计算RMSE性能指标
                rmse = sqrt(mean_squared_error(test, y_pred))
                rmse_scores.append(rmse)
            # 计算平均RMSE性能指标
            mean_rmse = sum(rmse_scores) / len(rmse_scores)
            # 如果当前模型的性能指标更好，则更新最佳模型
            if mean_rmse < best_rmse:
                best_model = (p, d, q)
                best_rmse = mean_rmse

print('Best ARIMA model:', best_model)

在上面的代码中，我们首先将时间序列数据分成10个子集。然后，我们使用三重循环来遍历ARIMA模型的参数范围，并在每个子集上进行交叉验证，计算模型在测试集上的RMSE性能指标。最后，我们选择平均RMSE性能指标最好的模型，其ord参数即为最优参数。