Automatisierte Modellauswahl

Das Paket pmdarima ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das dir bei der Wahl der Modellordnungen hilft. Du kannst die Informationen aus der Identifikationsphase nutzen, um per Automatisierung die möglichen Modellordnungen einzugrenzen.

Denk daran: Automatisierung ist hilfreich, kann aber auch Fehler machen, die du nicht machen würdest. Es ist schwer vorherzusagen, wie unvollkommene Eingabedaten die Testergebnisse beeinflussen.

In dieser Übung verwendest du das Paket pmdarima, um automatisch Modellordnungen für einige Zeitreihendatensätze auszuwählen.

Sei vorsichtig beim Setzen der Modellparameter – wenn du sie falsch setzt, kann deine Sitzung wegen Zeitüberschreitung enden.

Drei Datensätze stehen in deiner Umgebung als df1, df2 und df3 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 pmdarima as pm

Code bearbeiten und ausführen

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<Kurs>ARIMA-Modelle in Python</Kurs>

Hohe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

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Steig direkt ein und lerne die wichtigsten Eigenschaften von Zeitreihen kennen. Du erfährst, was Stationarität ist und warum sie für ARMA-Modelle wichtig ist. Du lernst, Stationarität per Augenmaß und mit einem standardisierten statistischen Test zu prüfen. Zum Schluss lernst du die Grundstruktur von ARMA-Modellen kennen, erzeugst damit ARMA-Daten und passt ein ARMA-Modell an.

Exercise 1: Einführung in Zeitreihen und Stationarität Exercise 2: Erkundung Exercise 3: Train-Test-Splits Exercise 4: Ist sie stationär Exercise 5: Zeitreihen stationär machen Exercise 6: Augmented Dickey-Fuller Exercise 7: Differenzbildung anwenden Exercise 8: Weitere Transformationen Exercise 9: Einführung in AR-, MA- und ARMA-Modelle Exercise 10: Modellordnung Exercise 11: ARMA-Daten erzeugen Exercise 12: Fitting-Vorspiel

In diesem Kapitel geht es darum, dass du vorhersagst, was in deinen Daten als Nächstes passiert. Du lernst, wie du das elegante statsmodels-Paket verwendest, um ARMA-, ARIMA- und ARMAX-Modelle zu fitten. Danach nutzt du deine Modelle, um die ungewisse Zukunft von Aktienkursen zu prognostizieren!

Exercise 1: Zeitreihenmodelle fitten Exercise 2: AR- und MA-Modelle anpassen Exercise 3: Ein ARMA-Modell anpassen Exercise 4: Ein ARMAX-Modell fitten Exercise 5: Prognosen Exercise 6: Ein-Schritt-voraus-Vorhersagen erzeugen Exercise 7: Ein-Schritt-Vorhersagen visualisieren Exercise 8: Dynamische Vorhersagen erzeugen Exercise 9: Dynamische Prognosen plotten Exercise 10: Einführung in ARIMA-Modelle Exercise 11: Differenzieren und ARMA anpassen Exercise 12: ARMA-Vorhersage ausrollen Exercise 13: Ein ARIMA-Modell fitten Exercise 14: ARIMA-Modell wählen

In diesem Kapitel wirst du zur Modellierer:in mit gutem Geschmack. Du lernst, wie du vielversprechende Modellordnungen aus den Daten selbst ableitest und, sobald die aussichtsreichsten Modelle trainiert sind, wie du aus dieser Auswahl das beste Modell wählst. Außerdem lernst du ein starkes Framework, mit dem du deine Zeitreihenprojekte strukturiert angehst.

Exercise 1: Einführung in ACF und PACF Exercise 2: AR oder MA Exercise 3: Ordnung der Erdbeben Exercise 4: Einführung in AIC und BIC Exercise 5: Suche nach Modellordnung Exercise 6: Ordnung mit AIC und BIC wählen Exercise 7: AIC und BIC vs. ACF und PACF Exercise 8: Modelldiagnostik Exercise 9: Mittlerer absoluter Fehler Exercise 10: Diagnostische Zusammenfassungsstatistiken Exercise 11: Diagnoseplots Exercise 12: Box-Jenkins-Methode Exercise 13: Identifikation Exercise 14: Identifikation II Exercise 15: Schätzung Exercise 16: Diagnose

In diesem letzten Kapitel lernst du, mit saisonalen ARIMA-Modellen komplexere Daten zu modellieren. Du zerlegst die Daten in saisonale und nicht saisonale Komponenten und nutzt dann all deine ARIMA-Werkzeuge für eine letzte globale Forecast-Herausforderung.

Exercise 1: Saisonale Zeitreihen Exercise 2: Seasonal decompose Exercise 3: Saisonale ACF und PACF Exercise 4: SARIMA-Modelle Exercise 5: SARIMA-Modelle anpassen Exercise 6: SARIMA-Ordnung wählen Exercise 7: SARIMA- vs. ARIMA-Vorhersagen Exercise 8: Automatisierung und Speichern Exercise 9: Automatisierte Modellauswahl

Aktuelle Übung

Exercise 10: Modelle speichern und aktualisieren Exercise 11: SARIMA und Box-Jenkins Exercise 12: Multiplikative vs. additive Saisonalität Exercise 13: SARIMA-Modell-Diagnostik Exercise 14: SARIMA-Vorhersage Exercise 15: Glückwunsch!