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मॉडल ऑर्डर पर खोज (Searching)

इस अभ्यास में आपके पास एक ऐसा डेटासेट है जो ARMA मॉडल जैसा दिखता है. नीचे दिए गए प्लॉट में आप ACF और PACF देख सकते हैं. इस मॉडल के लिए सर्वोत्तम ऑर्डर चुनने के लिए आपको कई संभावित मॉडल ऑर्डर्स पर खोज करके सबसे अच्छा सेट ढूँढना होगा.

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ARIMA मॉडल क्लास और टाइम सीरीज़ DataFrame df आपके एनवायरनमेंट में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • p के मान 0-2 तक लूप चलाएँ.
  • q के मान 0-2 तक लूप चलाएँ.
  • एक ARMA(p,q) मॉडल train और fit करें.
  • (p,q, AIC value, BIC value) का tuple order_aic_bic में append करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create empty list to store search results
order_aic_bic=[]

# Loop over p values from 0-2
for p in range(____):
  # Loop over q values from 0-2
    for q in range(____):
      	# create and fit ARMA(p,q) model
        model = ARIMA(df, order=____)
        results = model.fit()
        
        # Append order and results tuple
        order_aic_bic.append((____))
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