Regressão automática com uma série temporal mais suave
Agora, vamos executar novamente o mesmo procedimento usando um sinal mais suave. Você usará o mesmo algoritmo de alteração percentual de antes, mas desta vez usará uma janela muito maior (40 em vez de 20). À medida que a janela cresce, a diferença entre os pontos de tempo vizinhos fica menor, resultando em um sinal mais suave. O que você acha que isso fará com o modelo auto-regressivo?
prices_perc_shifted e model (atualizado para usar uma janela de 40) estão disponíveis em seu espaço de trabalho.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Instruções de exercício
Usando a função (visualize_coefficients()) que você criou no último exercício, gere um gráfico com coeficientes de model e nomes de colunas de prices_perc_shifted.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Visualize the output data up to "2011-01"
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 5))
y.loc[:'2011-01'].plot(ax=axs[0])
# Run the function to visualize model's coefficients
visualize_coefficients(____, ____, ax=axs[1])
plt.show()