PYTHON АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ

Python - это мощный язык программирования, который может быть использован для построения авторегрессионных моделей. Авторегрессия - это метод анализа временных рядов, который заключается в том, что значение переменной зависит от ее предыдущих значений.

Для построения авторегрессионной модели в Python мы можем использовать библиотеку statsmodels. Сначала мы загрузим данные временного ряда:

import pandas as pd
data = pd.read_csv("time_series_data.csv")

Затем мы можем построить модель с помощью функции autoregressive_model из модуля tsa:

from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg
model = AutoReg(data, lags=2)
result = model.fit()

Здесь мы построили модель авторегрессии с заданным количеством лагов (lags). Наконец, мы могли бы использовать модель для прогнозирования будущих значений:

forecast = result.predict(start=len(data), end=len(data)+10)

Это построит прогноз для следующих 10 периодов.

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Процесс авторегрессии

#4. Определение моделей. Миграции: создание и выполнение - Django уроки

Понять Django. Пишем \

28 Авторегрессия

Что мы можем узнать по номеру телефона. Phyton и библиотека phonenumbers помогут нам в этом.

Методы ARCH/GARCH для анализа волатильностей акций. 3 варианта реализации ARCH в Python. #code

Авторегрессия

ARIMA

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

BLGPG-858025146166-24-09-19-05

Новые материалы: