ARIMA python
时间: 2023-06-28 10:12:39 浏览: 91
ARIMA(自回归积分移动平均模型)是一种用于时间序列预测的统计模型。在 Python 中,可以使用 statsmodels 模块来实现 ARIMA 模型。以下是一个简单的 ARIMA 实现示例:
首先,安装 statsmodels 模块:
```
pip install statsmodels
```
然后,导入必要的库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
```
接下来,我们将使用一个示例数据集来演示如何使用 ARIMA 进行时间序列预测。我们将使用该数据集的前 100 个数据点来训练 ARIMA 模型,并使用后 50 个数据点进行测试。
```python
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将时间序列转换为日期索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
# 只使用前 100 个数据点进行训练
train_data = df[:100]
# 使用后 50 个数据点进行测试
test_data = df[100:]
```
接下来,我们将使用 auto_arima 函数来自动选择最佳的 ARIMA 模型。
```python
# 自动选择最佳的 ARIMA 模型
model = sm.tsa.arima_auto_arma(train_data, start_p=0, start_q=0, max_p=5, max_q=5, d=None, seasonal=False, stepwise=True, suppress_warnings=True, error_action='ignore', trace=True)
# 打印模型摘要
print(model.summary())
```
最后,我们可以使用训练好的模型来进行预测,并将结果与测试数据进行比较。
```python
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(n_periods=len(test_data))
# 将预测结果转换为 DataFrame
predictions = pd.DataFrame(predictions, index=test_data.index, columns=['prediction'])
# 绘制预测结果和实际数据
plt.plot(train_data, label='Training Data')
plt.plot(test_data, label='Testing Data')
plt.plot(predictions, label='Predictions')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
```
这就是一个简单的 ARIMA 模型实现示例。请注意,ARIMA 模型的训练和调整可能需要一些时间和精力。
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