如何使用ARIMA模型在Python中评估预测结果

时间:2019-10-28 11:08:01

标签: python-3.x forecasting evaluation arima

Click on the link to check the forecasted result of ARIMA 我有每天有1096行的数据集,我已经使用ARIMA模型预测了接下来的14天。我的问题是,我从ARIMA获得的预测结果实际上是看不见的。是否有任何评估指标或任何方法可以检查我从ARIMA获得的预测值是对还是错?

有什么方法可以评估看不见的结果?

1 个答案:

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有许多指标可用于评估预测,例如MAPE,MAE,ME,MPE,MASE,...

对于评估准确性,绝对测量误差的方法如MAPE或MAE可以很好地工作。请注意,所有措施都有其各自的目的以及优势/劣势。这里有两个可用于入门的资源,从第一个开始,然后在需要更详细的说明时移至第二个:

Chapter 3.4 from Forecasting: Principles and Practice. 涵盖了R的基础知识和实现

"Another look at measures for forecast accuracy" by Hyndman and Koehler. 讨论了不同的措施,并提出了使用MASE进行天真的评估的建议