1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. ARIMA modely v Pythonu
Connected

cvičení

Automatický výběr modelu

Balíček pmdarima je výkonný nástroj, který ti pomůže zvolit řády modelu. Informace získané během identifikační fáze můžeš využít k tomu, abys rozsah hledání zúžil/a a nechal/a automatiku pracovat přesněji.

Měj ale na paměti, že i automatizace může někdy udělat chybu, kterou bys ty sám/sama neudělal/a. Není vždy snadné odhadnout, jak nedokonalá vstupní data ovlivní výsledky testů.

V tomto cvičení použiješ balíček pmdarima k automatickému výběru řádů modelu pro několik časových řad.

Při nastavování parametrů modelu buď opatrný/á — chybné nastavení může způsobit vypršení časového limitu relace.

V prostředí máš k dispozici tři datové sady: df1, df2 a df3.

Instrukce 1/4

undefined XP
  • 1
    • Importuj balíček pmdarima pod aliasem pm.
  • 2
    • Modeluj časovou řadu df1 s periodou 7 dní, nastav sezónní diferenciaci prvního řádu a žádnou nesezónní diferenciaci.
  • 3
    • Vytvoř model pro df2. Nastav nesezónní diferenciaci na 1, trend jako konstantu a sezónnost vypni.
  • 4
    • Prolož data modelem SARIMAX(p,1,q)(P,1,Q)\(_7\) a nastav parametry start_p, start_q, max_p, max_q, max_P a max_Q na hodnotu 1.