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演習

フィッティングの準備

すばらしいです。モデルの次数を理解できましたね!次数の理解はモデル当てはめでとても重要です。どのようなデータでも、当てはめるモデルの次数を選ぶ必要があります。

この演習では、基本的な当てはめを行います。モデルの当てはめは、予測に向けた次の重要なステップです。詳しくは次の章で扱いますが、ここで先取りしておきましょう。

例として作成した ARMA(1,1) のデータが環境内の y として用意されています。これは交通渋滞の程度を表すデータだと考えられます。これを予測できれば、ドライバーに効率的な経路を提案できます。

指示

100 XP
  • statsmodels.tsa.arima.model サブモジュールから ARIMA クラスをインポートします。
  • 時系列 y とモデル次数 (1,0,1) を渡してモデルオブジェクトを作成し、変数 model に代入します。
  • モデルの .fit() メソッドを使ってデータに当てはめます。