Pregătire pentru ajustare
Excelent, ai înțeles ordinul modelului! Cunoașterea ordinului este esențială atunci când vine vorba de ajustarea modelelor. Va trebui întotdeauna să selectezi ordinul modelului pe care îl aplici datelor tale, indiferent de natura acestora.
În acest exercițiu vei face o ajustare de bază. Ajustarea modelelor este următorul pas esențial pentru a face predicții. Vom aprofunda acest subiect în capitolul următor, dar să luăm un mic avans.
Niște date ARMA(1,1) de exemplu au fost create și sunt disponibile în mediul tău ca y. Aceste date ar putea reprezenta nivelul de congestionare a traficului. Poți folosi prognozele bazate pe ele pentru a sugera rute eficiente pentru șoferi.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă clasa de model
ARIMAdin submodululstatsmodels.tsa.arima.model. - Creează un obiect model, transmițându-i seria de timp
yși ordinul modelului(1,0,1). Atribuie-l variabileimodel. - Folosește metoda
.fit()a modelului pentru a-l ajusta la date.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import the ARIMA model
from ____ import ____
# Instantiate the model
model = ____(____, order=____)
# Fit the model
results = ____