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평균 절대 오차

모델을 예측에 활용하기 전에, 예측이 얼마나 정확한지 먼저 파악해야 해요. 평균 절대 오차(MAE)는 이를 확인하기에 좋은 통계량입니다. 예측값과 실제값의 차이의 절댓값 평균을 의미해요.

이 연습에서는 지진(earthquakes) 시계열에 적합한 ARMA(1,1) 모델의 MAE를 계산해 보겠습니다.

numpy는 np로 임포트되어 있으며, 지진 시계열은 earthquake라는 이름으로 제공돼요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • results 객체의 .resid 속성에 대해 np 함수를 사용해 평균 절대 오차(MAE)를 계산하세요.
  • MAE를 출력하세요.
  • 인자가 없는 DataFrame의 .plot() 메서드를 사용해 earthquake 시계열을 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행