ARIMA PYTHON ПРИМЕР

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Averages) является моделью временных рядов для прогнозирования будущих значений в зависимости от прошлых значений. Эта модель очень полезна для моделирования временных рядов, которые могут иметь нестационарные статистические свойства.

В Python существует несколько библиотек, которые поддерживают моделирование ARIMA, такие как statsmodels и pmdarima. Рассмотрим пример использования statsmodels с датасетом "AirPassengers".

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# загрузка датасета
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', date_parser='Month', index_col='Month')
# визуализация датасета
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of air passengers')
plt.plot(data)

Затем мы можем разложить датасет, чтобы определить стационарность и продолжить моделирование ARIMA:

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
# разложение датасет
decomposed = seasonal_decompose(data)
trend = decomposed.trend
seasonal = decomposed.seasonal
residual = decomposed.resid

Наконец, мы можем применить ARIMA модель к компоненту residual:

model = ARIMA(residual.dropna(), order=(2,1,2))
model_fit = model.fit(disp=0)
print(model_fit.summary())

Это был пример применения ARIMA модели на языке программирования Python. Он может быть использован для предсказания будущих значений во многих сферах, таких как финансы и бизнес.

Implementing ARIMA in Python - How to Build ARIMA Model in Python

Maverick Protocol/$MAV تغطية لكل ما نعرفه عن مشروع اكتتاب اعلنت عنه بينانس اهداف متوقعة في البداية

How to build ARIMA models in Python for time series forecasting

Лекция 12. Прогнозирование. ARIMA, примеры подбора моделей, часть 3. Примеры 7 и 8.

ARIMA Model In Python- Time Series Forecasting #6-

ARIMA Model Python Example — Time Series Forecasting

ARIMA in Python End to End - Implementing ARIMA for time series forecasting in Python

Лекция 5. pygame.ru-ARIMA.Пример прогнозирования с помощью Auto-ARIMA.Библиотека pdarima.

BLGPG-9FD510DB6E2A-24-11-24-00

Новые материалы: