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平均絶対誤差

予測にモデルを使う前に、その予測がどれくらい正確かを知っておきたいですよね。平均絶対誤差（MAE）はそれを測るのに適した指標です。予測値と真の値の差の絶対値の平均を指します。

この演習では、地震の時系列に対して当てはめた ARMA(1,1) モデルの MAE を計算します。

numpy は np としてインポート済みで、地震の時系列データは earthquake として利用できます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶARIMAモデル

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演習の手順

  • results オブジェクトの .resid 属性に対して、np の関数を使って平均絶対誤差（MAE）を計算してください。
  • MAE を出力してください。
  • 引数なしで DataFrame の .plot() メソッドを使って、earthquake の時系列をプロットしてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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()
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