具有相同时间戳的多个时间序列上的ARIMAX

Question

我是使用python进行机器学习的新手。 我有具有多个ID（例如100）的时间序列数据，同时具有12个月的时间戳（11个月-火车数据，1个月-测试数据）。我在单个ID（ACF，PACF，ADF测试以获得订单）上尝试了 ARIMAX （Python），后来为该ID计算了MAE，RMSE（效果很好）。 现在，我要预测测试持续时间（过去1个月）中的所有100个ID，并计算每天的平均MAE和RMSE，并绘制30天的分布。
有可以预测所有ID的功能。