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  3. Pythonで学ぶARIMAモデル
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연습 문제

自動モデル選択

pmdarima パッケージは、モデル次数の選択を支援する強力なツールです。識別ステップで得た情報を使って、自動化で探索するモデル次数の範囲を絞り込むことができます。

ただし、自動化は強力ですが、皆さんならしないような誤りをすることもあります。入力データの不完全さがテスト指標にどう影響するかを見抜くのは難しいためです。

この演習では、pmdarima パッケージを使って、いくつかの時系列データセットに対してモデル次数を自動選択します。

モデルのパラメータ設定には十分注意してください。誤って設定すると、セッションがタイムアウトする場合があります。

3つのデータセットが環境に df1、df2、df3 として用意されています。

지침 1/4

undefined XP
  • 1
    • pmdarima パッケージを pm という別名でインポートしてください。
  • 2
    • 時系列 df1 を周期7日としてモデリングし、季節差分を1次、非季節差分なしに設定してください。
  • 3
    • df2 に適合するモデルを作成してください。非季節差分を1、トレンドを定数、季節性なしに設定します。
  • 4
    • データに SARIMAX(p,1,q)(P,1,Q)\(_7\) を当てはめ、start_p、start_q、max_p、max_q、max_P、max_Q をすべて 1 に設定してください。