Reprezentarea grafică a previziunilor dinamice

E momentul să îți reprezinți grafic predicțiile. Ține minte că predicțiile dinamice înseamnă că modelul generează predicții fără corecții intermediare, spre deosebire de predicțiile pas cu pas. E ca și cum ai face o prognoză acum pentru următoarele 30 de zile și ai aștepta să vezi ce se întâmplă înainte de a compara cât de bune au fost predicțiile tale.

DataFrame-urile lower_limits, upper_limits și amazon, precum și predicțiile medii mean_forecast create în exercițiul anterior sunt disponibile în mediul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Reprezintă grafic datele din amazon, folosind datele din indexul acestui DataFrame ca și coordonate x și valorile ca și coordonate y.
Reprezintă grafic predicțiile din mean_forecast în mod similar.
Trasează o zonă umbrită între lower_limits și upper_limits ale intervalului de încredere. Folosește indexul unuia dintre aceste DataFrame-uri ca și coordonate x.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# plot the amazon data
plt.plot(____, ____, label='observed')

# plot your mean forecast
plt.plot(____, ____, color='r', label='forecast')

# shade the area between your confidence limits
plt.____(____, ____, 
         ____, color='pink')

# set labels, legends and show plot
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amazon Stock Price - Close USD')
plt.legend()
plt.show()

Editează și rulează codul