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डायनेमिक फोरकास्ट्स की plotting

अब अपनी predictions प्लॉट करने का समय है। याद रखिए, डायनेमिक predictions का मतलब है कि आपका मॉडल बिना किसी correction के predictions करता है, जो one-step-ahead predictions से अलग है। यह वैसा ही है जैसे आप आज अगले 30 दिनों के लिए फोरकास्ट बनाएँ और फिर इंतज़ार करें कि वास्तव में क्या होता है, उसके बाद ही देखें कि आपकी predictions कितनी अच्छी थीं।

lower_limits, upper_limits और amazon DataFrames के साथ-साथ आपकी mean predictions mean_forecast, जो आपने पिछले अभ्यास में बनाई थीं, आपके environment में उपलब्ध हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • amazon डेटा को प्लॉट करें, जहाँ इस DataFrame के index में मौजूद तारीखें x-कोऑर्डिनेट हों और values y-कोऑर्डिनेट।
  • इसी तरह mean_forecast predictions को भी प्लॉट करें।
  • अपने confidence interval के lower_limits और upper_limits के बीच एक shaded एरिया प्लॉट करें। x-कोऑर्डिनेट के लिए इन DataFrames में से किसी एक का index उपयोग करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# plot the amazon data
plt.plot(____, ____, label='observed')

# plot your mean forecast
plt.plot(____, ____, color='r', label='forecast')

# shade the area between your confidence limits
plt.____(____, ____, 
         ____, color='pink')

# set labels, legends and show plot
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amazon Stock Price - Close USD')
plt.legend()
plt.show()
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