Střední absolutní chyba

Než začneš model využívat k předpovědím, je dobré vědět, jak přesné tyto předpovědi jsou. Střední absolutní chyba (MAE) je pro tento účel skvělá metrika – jde o průměrný rozdíl mezi předpovězenými a skutečnými hodnotami.

V tomto cvičení vypočítáš MAE pro model ARMA(1,1) přizpůsobený časové řadě zemětřesení.

numpy je v prostředí dostupný jako np a časová řada zemětřesení je k dispozici pod názvem earthquake.

Toto cvičení je součástí kurzu

ARIMA modely v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí funkcí z np vypočítej střední absolutní chybu (MAE) atributu .resid objektu results.
Vypiš hodnotu MAE.
Pomocí metody .plot() DataFrame bez argumentů vykresli časovou řadu earthquake.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Fit model
model = ARIMA(earthquake, order=(1,0,1))
results = model.fit()

# Calculate the mean absolute error from residuals
mae = ____

# Print mean absolute error
print(____)

# Make plot of time series for comparison
____
plt.show()

Upravit a spustit kód