일일 선행 예측 시각화하기
이제 Amazon 주가에 대한 예측을 만들었으니, 이를 시각화해 얼마나 잘 맞았는지 확인해 보세요.
가장 최근 30일치 데이터에 대해 항상 하루 뒤를 예측했습니다. 이러한 예측을 평가하면, 정답을 모르는 바로 다음 날에 대해 모델이 얼마나 잘 예측하는지 판단할 수 있어요.
이전 연습 문제에서 만든 평균 예측치 mean_forecast와 함께 lower_limits, upper_limits, amazon DataFrame이 작업 환경에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 ARIMA 모델
연습 안내
- x좌표로
amazon.index를 사용해amazon데이터를 그리세요. - 같은 방식으로
mean_forecast.index를 x좌표로 사용해mean_forecast예측을 그리세요. - 신뢰 구간의
lower_limits와upper_limits사이를 음영으로 표시하세요. x좌표는lower_limits의 인덱스를 사용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# plot the amazon data
plt.plot(____, ____, label='observed')
# plot your mean predictions
plt.plot(____, ____, color='r', label='forecast')
# shade the area between your confidence limits
plt.____(____, ____,
____, color='pink')
# set labels, legends and show plot
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amazon Stock Price - Close USD')
plt.legend()
plt.show()