BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Uydurmaya Giriş

Harika, model derecesini (order) anlıyorsun! Dereceyi anlamak, modellere uydurma yaparken çok önemlidir. Verin ne olursa olsun, uyduracağın modelin derecesini her zaman seçmen gerekir.

Bu egzersizde temel bir uydurma yapacaksın. Modelleri uydurmak, tahmin yapmaya giden yolda bir sonraki kilit adımdır. Buna bir sonraki bölümde daha derinlemesine gireceğiz ama şimdiden bir başlangıç yapalım.

Örnek ARMA(1,1) verileri oluşturuldu ve çalışma ortamında y olarak mevcut. Bu veriler trafik sıkışıklığı miktarını temsil ediyor olabilir. Bunu kullanarak sürücüler için en verimli güzergâhları önermek üzere tahminler yapabilirsin.

Bu egzersiz

Python'da ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • statsmodels.tsa.arima.model alt modülünden ARIMA model sınıfını içe aktar.
  • Zaman serisi y ve model derecesi (1,0,1) parametrelerini vererek bir model nesnesi oluştur. Bunu model değişkenine ata.
  • Modele ait .fit() metodunu kullanarak veriye uydurma yap.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import the ARIMA model
from ____ import ____

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

# Fit the model
results = ____
Kodu Düzenle ve Çalıştır