1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modele ARIMA w Pythonie
Connected

ćwiczenie

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.

Instrukcje

100 XP
  • 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.