Question

我可能只是误解了文档，但是如何在新数据上使用ARIMAResults.predict函数？我在训练数据集上创建了一个模型，现在我想看看它在我的测试集上是如何执行的，所以我需要运行alert(document.getElementById('selector' + iSelected).style.backgroundColor);

之类的东西。

编辑：也许问题太模糊了。这是一个我可以概括的更具体的事情：......

假设我得到一个ARIMA模型：

result.predict(test_data, steps=3)

我现在想看看这个模型的参数在我预留的一些model = sm.tsa.ARIMA(train_data, (1, 0, 0)).fit(disp=0)上的表现如何。即给定test_data，预测test_data[0:50];给定test_data[52]预测test_data[1:51]等等。请注意，我不想要在test_data[53]上训练ARIMA模型，我只想使用{{{{}}中的参数1}}来评估绩效。

Answer 1

这个基本代码应该可行。例如，这将预测样本期结束后的50个时段。我使用整数索引值，以防您的数据没有相等的间隔（例如，多天的分钟股票价格），但如果不是这种情况，您也可以使用时间段。

start_idx = len(df.loc[start:end].index) - 1
pred_length = 50 

model = sm.tsa.ARIMA(df.loc[start:end], (1, 0, 0)).fit(disp=0)
predict = model.predict(start_idx, start_idx + pred_length)
print(predict)

python statsmodels arima预测真实数据选项

1 个答案: