1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Моделі ARIMA в Python
Connected

Вправа

Автоматизований вибір моделі

Пакет pmdarima — це потужний інструмент, який допомагає обрати порядки моделі. Ви можете використати знання з етапу ідентифікації, щоб звузити діапазон порядків, які добиратимете автоматично.

Пам'ятайте: хоча автоматизація й потужна, інколи вона робить помилки, яких ви б не допустили. Складно передбачити, як недосконалість вхідних даних може вплинути на оцінки моделей.

У цій вправі ви використаєте пакет pmdarima, щоб автоматично підібрати порядки моделі для кількох часових рядів.

Будьте обережні з параметрами моделі: якщо налаштувати їх неправильно, ваша сесія може завершитися за тайм-аутом.

У вашому середовищі доступні три набори даних: df1, df2 та df3.

Інструкції 1/4

undefined XP
  • 1
    • Імпортуйте пакет pmdarima як pm.
  • 2
    • Змоделюйте часовий ряд df1 з періодом 7 днів, задавши сезонне різницювання першого порядку і без несезонного різницювання.
  • 3
    • Створіть модель для df2. Встановіть несезонне різницювання на 1, тренд — стала, і вимкніть сезонність.
  • 4
    • Підіженіть модель SARIMAX(p,1,q)(P,1,Q)\(_7\), встановивши start_p, start_q, max_p, max_q, max_P і max_Q рівними 1.