เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ก้าวแรกสู่การ Fitting

ยอดเยี่ยม! ตอนนี้เข้าใจเรื่อง order ของโมเดลแล้ว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมากเมื่อต้องทำการ fitting ไม่ว่าจะใช้ข้อมูลประเภทใด ก็จำเป็นต้องเลือก order ของโมเดลก่อนเสมอ

ในแบบฝึกหัดนี้จะได้ลองทำ fitting เบื้องต้น ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญถัดไปในการทำนายผล เราจะเจาะลึกเรื่องนี้ในบทถัดไป แต่ขอเริ่มต้นไว้ก่อนเลย

ข้อมูลตัวอย่าง ARMA(1,1) ถูกสร้างขึ้นและพร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมของคุณในชื่อตัวแปร y ข้อมูลนี้อาจแทนปริมาณการจราจร และสามารถนำการพยากรณ์ไปใช้แนะนำเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับผู้ขับขี่ได้

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ARIMA Models ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import คลาส ARIMA จาก submodule statsmodels.tsa.arima.model
  • สร้าง object ของโมเดลโดยส่ง time series y และ order ของโมเดล (1,0,1) เข้าไป แล้วกำหนดให้กับตัวแปร model
  • ใช้เมธอด .fit() ของโมเดลเพื่อ fit กับข้อมูล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import the ARIMA model
from ____ import ____

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

# Fit the model
results = ____
แก้ไขและรันโค้ด