ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ PYTHON

Прогнозирование временных рядов является важной задачей в многих областях, включая экономику, финансы и метеорологию. Python предоставляет ряд библиотек для работы с временными рядами, таких как pandas и numpy. С помощью этих библиотек можно загрузить данные временных рядов и провести их анализ.

Одним из самых распространенных методов прогнозирования временных рядов в Python является ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя). ARIMA-модель имеет преимущество в том, что она может быть адаптирована к различным типам временных рядов. Для создания такой модели можно использовать библиотеку statsmodels.

Вот пример кода на Python для создания ARIMA-модели:

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

// загрузка данных временного ряда
data = pd.read_csv("data.csv", index_col=0)

// подготовка данных
train_data = data[:80]
test_data = data[80:]

// создание и обучение ARIMA-модели
model = ARIMA(train_data, order=(2, 1, 1))
results = model.fit()

// прогнозирование
predictions = results.forecast(steps=len(test_data))

// вывод результатов
print(predictions)

В данном примере мы загружаем данные временного ряда из файла "data.csv", разбиваем их на тренировочный и тестовый наборы, создаем ARIMA-модель и обучаем ее на тренировочных данных. Затем мы используем модель для прогнозирования значений на тестовом наборе и выводим результаты.