Modelle speichern und aktualisieren
Nachdem du die Schritte der Box-Jenkins-Methode durchlaufen und ein Modell gefunden hast, mit dem du zufrieden bist, möchtest du dieses Modell speichern und neue Messwerte einbinden, sobald sie verfügbar sind. Das ist ein wichtiger Schritt, um das Modell in Produktion zu bringen.
In dieser Übung speicherst du ein frisch trainiertes Modell auf der Festplatte, lädst es anschließend erneut und aktualisierst es mit neuen Daten.
Das Modell steht dir in deiner Umgebung als model zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ARIMA-Modelle in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import joblib
____
# Set model name
filename = ____
# Pickle it
joblib.dump(____,____)