[英]Time Series Prediction with statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
我正在嘗試對我的 ARIMA Model 進行預測,但我停留在一點
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
train2 = trainData1["meantemp"][:1170]
test2 = trainData1["meantemp"][1170:]
# p,d,q ARIMA Model
model = ARIMA(train2, order=(1,1,50))
model_fit = model.fit()
print(model_fit.summary())
在這里,trainData1 以日期作為索引(如您猜測的那樣包括 train2 和 test2)並使用 train2 數據訓練 model,之后我嘗試對 test2 數據進行如下預測;
# make predictions
predictions = model_fit.predict(test2)
rmse = mean_squared_error(test2.values, predictions)
rmse
但它給了我以下錯誤;
TypeError: Cannot convert input [date
2016-03-17 2.375000
2016-03-18 -0.125000
2016-03-19 0.598214
2016-03-20 0.347619
2016-03-21 -0.508333
...
2016-12-28 0.367391
2016-12-29 -1.979296
2016-12-30 -1.142857
2016-12-31 0.957393
2017-01-01 -5.052632
Name: meantemp, Length: 291, dtype: float64] of type <class 'pandas.core.series.Series'> to Timestamp
預測 function 的內部應該添加什么作為數據?
訓練2如下;
2013-01-02 -2.600000
2013-01-03 -0.233333
2013-01-04 1.500000
2013-01-05 -2.666667
2013-01-06 1.000000
...
2016-03-12 -0.504167
2016-03-13 -0.312500
2016-03-14 -1.875000
2016-03-15 1.691667
2016-03-16 -0.129167
Name: meantemp, Length: 1170, dtype: float64
測試2如下;
date
2016-03-17 2.375000
2016-03-18 -0.125000
2016-03-19 0.598214
2016-03-20 0.347619
2016-03-21 -0.508333
...
2016-12-28 0.367391
2016-12-29 -1.979296
2016-12-30 -1.142857
2016-12-31 0.957393
2017-01-01 -5.052632
Name: meantemp, Length: 291, dtype: float64
我按如下方式解決了自己的問題;
# make predictions
predictions = model_fit.forecast(291)
print(f'ARIMA Model Test Data MSE: {np.mean((predictions.values - test2.values)**2):.3f}')
預測 function,model 預測接下來的 291 步,這里是一天,因為它是每日時間序列,並使用預測和實際測試值使用 MSE 指標進行評估。
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