1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Modele ARIMA în Python
Connected

exercițiu

Selecția automată a modelului

Pachetul pmdarima este un instrument puternic care te ajută să alegi ordinele modelului. Poți folosi informațiile obținute deja în etapa de identificare pentru a restrânge ordinele modelului pe care le selectezi prin automatizare.

Reține că, deși automatizarea este eficientă, uneori poate face greșeli pe care tu le-ai evita. Este greu de anticipat cum ar putea fi imperfecte datele de intrare și cum ar putea afecta scorurile testelor.

În acest exercițiu vei folosi pachetul pmdarima pentru a alege automat ordinele modelului pentru câteva seturi de date de tip serii de timp.

Fii atent când setezi parametrii modelului – dacă îi configurezi greșit, sesiunea ta poate expira.

Trei seturi de date sunt disponibile în mediul tău ca df1, df2 și df3.

Instrucțiuni 1/4

undefined XP
  • 1
    • Importă pachetul pmdarima cu aliasul pm.
  • 2
    • Modelează seria de timp df1 cu o perioadă de 7 zile și setează diferențierea sezonieră de ordinul întâi și nicio diferențiere non-sezonieră.
  • 3
    • Creează un model pentru a antrena df2. Setează diferențierea non-sezonieră la 1, trendul la o constantă și dezactivează sezonalitatea.
  • 4
    • Antrenează un model SARIMAX(p,1,q)(P,1,Q)\(_7\) pe date, setând start_p, start_q, max_p, max_q, max_P și max_Q la valoarea 1.