Eroarea absolută medie

Înainte de a folosi modelul pentru predicții, este important să știi cât de precise sunt acestea. Eroarea absolută medie (MAE) este o statistică utilă în acest sens – reprezintă diferența medie dintre predicțiile tale și valorile reale.

În acest exercițiu vei calcula MAE pentru un model ARMA(1,1) ajustat pe seria de timp a cutremurelor.

numpy a fost importat în mediul tău ca np, iar seria de timp a cutremurelor este disponibilă sub numele earthquake.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește funcții din np pentru a calcula Eroarea Absolută Medie (MAE) a atributului .resid al obiectului results.
Afișează valoarea MAE.
Folosește metoda .plot() a DataFrame-ului, fără argumente, pentru a reprezenta grafic seria de timp earthquake.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit model
model = ARIMA(earthquake, order=(1,0,1))
results = model.fit()

# Calculate the mean absolute error from residuals
mae = ____

# Print mean absolute error
print(____)

# Make plot of time series for comparison
____
plt.show()

Editează și rulează codul