НачатьНачать бесплатно

Первые шаги к обучению модели

Отлично, вы разобрались с порядком модели! Понимание порядка очень важно при обучении моделей. Какими бы ни были данные, вам всегда нужно выбирать порядок модели перед её обучением.

В этом упражнении вы выполните базовое обучение модели. Это ключевой шаг на пути к построению прогнозов. Мы подробнее рассмотрим его в следующей главе, но давайте начнём прямо сейчас.

В вашем окружении уже доступны данные y — пример ряда ARMA(1,1). Эти данные могут отражать уровень загруженности дорог. На основе их прогнозов можно предлагать водителям наиболее эффективные маршруты.

Это упражнение является частью курса

Модели ARIMA в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте класс модели ARIMA из подмодуля statsmodels.tsa.arima.model.
  • Создайте объект модели, передав ему временной ряд y и порядок модели (1,0,1). Сохраните результат в переменную model.
  • Используйте метод .fit() модели, чтобы обучить её на данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import the ARIMA model
from ____ import ____

# Instantiate the model
model = ____(____, order=____)

# Fit the model
results = ____
Редактировать и запускать код