ARIMA预测模型拟合精度代码

ARIMA模型的拟合精度通常可以通过计算残差的均方根误差（RMSE）来衡量。以下是一个用Python实现的ARIMA模型拟合精度代码示例：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 拆分数据集
train_data = data[:'2021-06-30']
test_data = data['2021-07-01':]

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 预测未来数据
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]

# 计算RMSE
rmse = mean_squared_error(test_data, forecast, squared=False)
print('RMSE:', rmse)

这段代码中，我们首先读取数据，并拆分成训练集和测试集。然后，我们用训练集训练ARIMA模型，并用该模型预测测试集的数据。最后，我们计算预测结果和测试集数据之间的RMSE，以衡量模型的拟合精度。