Mulai sekarangMulai gratis

Mean absolute error

Jelas, sebelum Anda menggunakan model untuk melakukan prediksi, Anda ingin mengetahui seberapa akurat prediksi tersebut. Mean absolute error (MAE) adalah statistik yang baik untuk ini. Nilai ini merupakan selisih rata-rata antara prediksi dan nilai sebenarnya.

Pada latihan ini, Anda akan menghitung MAE untuk model ARMA(1,1) yang dipasangkan pada deret waktu gempa bumi

numpy telah diimpor ke lingkungan Anda sebagai np dan deret waktu gempa bumi tersedia untuk Anda sebagai earthquake.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Model ARIMA di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Gunakan fungsi np untuk menghitung Mean Absolute Error (MAE) dari atribut .resid pada objek results.
  • Cetak nilai MAE.
  • Gunakan metode .plot() milik DataFrame tanpa argumen untuk memplot deret waktu earthquake.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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()
Edit dan Jalankan Kode