Średni błąd bezwzględny

Zanim użyjesz modelu do prognozowania, warto wiedzieć, jak dokładne są jego przewidywania. Dobrą miarą do oceny tej dokładności jest średni błąd bezwzględny (MAE) – czyli średnia różnica między prognozami a rzeczywistymi wartościami.

W tym ćwiczeniu obliczysz MAE dla modelu ARMA(1,1) dopasowanego do szeregu czasowego trzęsień ziemi.

numpy zostało zaimportowane do twojego środowiska jako np, a szereg czasowy trzęsień ziemi jest dostępny jako earthquake.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele ARIMA w Pythonie

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj funkcji z biblioteki np, aby obliczyć średni błąd bezwzględny (MAE) na podstawie atrybutu .resid obiektu results.
Wydrukuj wartość MAE.
Użyj metody .plot() DataFrame bez argumentów, aby wykreślić szereg czasowy earthquake.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()

Edytuj i uruchom kod

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele ARIMA w Pythonie

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.9+

Rozpocznij kurs za darmo

Zacznij od razu i poznaj najważniejsze właściwości szeregów czasowych. Dowiesz się, czym jest stacjonarność i dlaczego ma kluczowe znaczenie dla modeli ARMA. Nauczysz się sprawdzać stacjonarność zarówno wzrokowo, jak i za pomocą standardowego testu statystycznego. Na koniec poznasz podstawową strukturę modeli ARMA – i wykorzystasz ją do wygenerowania danych ARMA oraz dopasowania własnego modelu.

Exercise 1: Wprowadzenie do szeregów czasowych i stacjonarności Exercise 2: Eksploracja Exercise 3: Podział na zbiór treningowy i testowy Exercise 4: Czy to jest stacjonarny szereg?Exercise 5: Stacjonaryzacja szeregów czasowych Exercise 6: Rozszerzony test Dickeya-Fullera Exercise 7: Wyznaczanie różnic Exercise 8: Inne przekształcenia Exercise 9: Wprowadzenie do modeli AR, MA i ARMA Exercise 10: Rząd modelu Exercise 11: Generowanie danych ARMA Exercise 12: Wstęp do dopasowywania modeli

W tym rozdziale nauczysz się przewidywać, co kryją w sobie twoje dane. Poznasz elegancki pakiet statsmodels i użyjesz go do dopasowania modeli ARMA, ARIMA i ARMAX. Następnie wykorzystasz swoje modele, aby prognozować niepewną przyszłość cen akcji!

Exercise 1: Dopasowywanie modeli szeregów czasowych Exercise 2: Dopasowywanie modeli AR i MA Exercise 3: Dopasowywanie modelu ARMA Exercise 4: Dopasowywanie modelu ARMAX Exercise 5: Prognozowanie Exercise 6: Generowanie prognoz jednokrokowych Exercise 7: Wizualizacja prognoz jednokrokowych Exercise 8: Generowanie dynamicznych prognoz Exercise 9: Wizualizacja prognoz dynamicznych Exercise 10: Wprowadzenie do modeli ARIMA Exercise 11: Różnicowanie i dopasowywanie modelu ARMA Exercise 12: Odwijanie prognozy ARMA Exercise 13: Dopasowywanie modelu ARIMA Exercise 14: Wybór modelu ARIMA

W tym rozdziale staniesz się wymagającym twórcą modeli. Nauczysz się identyfikować obiecujące rzędy modeli bezpośrednio na podstawie danych, a następnie – po wytrenowaniu najbardziej perspektywicznych modeli – wybierać najlepszy spośród nich. Poznasz też sprawdzone podejście do organizowania projektów z szeregami czasowymi.

Exercise 1: Wprowadzenie do ACF i PACF Exercise 2: AR czy MA Exercise 3: Rząd modelu dla trzęsień ziemi Exercise 4: Wprowadzenie do AIC i BIC Exercise 5: Przeszukiwanie rzędów modelu Exercise 6: Wybór rzędu modelu za pomocą AIC i BIC Exercise 7: AIC i BIC a ACF i PACF Exercise 8: Diagnostyka modelu Exercise 9: Średni błąd bezwzględny

Bieżące ćwiczenie

Exercise 10: Podsumowanie statystyk diagnostycznych Exercise 11: Wykresy diagnostyczne Exercise 12: Metoda Boxa-Jenkinsa Exercise 13: Identyfikacja Exercise 14: Identyfikacja II Exercise 15: Estymacja Exercise 16: Diagnostyka

W tym ostatnim rozdziale nauczysz się używać sezonowych modeli ARIMA do dopasowywania bardziej złożonych danych. Dowiesz się, jak rozkładać dane na składowe sezonowe i niesezonowe, a następnie wykorzystasz wszystkie swoje narzędzia ARIMA w jednym finalnym globalnym wyzwaniu prognozowania.

Exercise 1: Sezonowe szeregi czasowe Exercise 2: Dekompozycja sezonowa Exercise 3: Sezonowe ACF i PACF Exercise 4: Modele SARIMA Exercise 5: Dopasowywanie modeli SARIMA Exercise 6: Wybór rzędu modelu SARIMA Exercise 7: Prognozy SARIMA vs ARIMA Exercise 8: Automatyzacja i zapisywanie Exercise 9: Automatyczny dobór modelu Exercise 10: Zapisywanie i aktualizowanie modeli Exercise 11: SARIMA i Box-Jenkins Exercise 12: Sezonowość multiplikatywna a addytywna Exercise 13: Diagnostyka modelu SARIMA Exercise 14: Prognoza SARIMA Exercise 15: Gratulacje!