平均絕對誤差
在用模型做預測之前，你當然會想先了解預測的準確度。平均絕對誤差（MAE）是一個不錯的指標。它是你的預測值與真實值之間差異的平均值。
在這個練習中，你將為配適到地震時間序列的 ARMA(1,1) 模型計算 MAE。
numpy 已以 np 匯入到你的環境中，地震時間序列已以 earthquake 提供給你使用。
本練習屬於課程
Python 中的 ARIMA 模型
練習說明
- 使用
np的函式計算results物件.resid屬性的平均絕對誤差（MAE）。 - 列印 MAE。
- 使用 DataFrame 的
.plot()方法（不帶參數）繪製earthquake時間序列。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()