ПочатиПочніть безкоштовно

Середня абсолютна помилка

Очевидно, перш ніж використовувати модель для прогнозування, потрібно розуміти, наскільки точними є ваші прогнози. Середня абсолютна помилка (MAE) — добра метрика для цього. Вона дорівнює середній різниці між вашими прогнозами та справжніми значеннями.

У цій вправі ви обчислите MAE для моделі ARMA(1,1), підігнаної до часових рядів землетрусів.

numpy імпортовано у ваше середовище як np, а часовий ряд землетрусів доступний як earthquake.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте функції np, щоб обчислити середню абсолютну помилку (MAE) атрибута .resid обʼєкта results.
  • Виведіть MAE.
  • Скористайтеся методом датафрейму .plot() без аргументів, щоб побудувати графік часового ряду earthquake.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код