In diesem Artikel stellen wir das automatische ARIMA-Modell in Python und seine Anwendung in der Zeitreihenanalyse und -prognose vor. ARIMA (Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell) ist ein klassisches statistisches Modell, das weit verbreitet zur Modellierung und Prognose von Zeitreihendaten verwendet wird. Das automatische ARIMA-Modell ist ein leistungsstarkes Werkzeug in Python, das automatisch die besten ARIMA-Modellparameter auswählt und genaue Vorhersageergebnisse liefert.
Was ist das ARIMA-Modell?
Das ARIMA-Modell besteht aus drei Teilen: Autoregression (AR), Differenz (I) und gleitendem Durchschnitt (MA). Durch die Kombination dieser drei Teile kann das ARIMA-Modell eine breite Palette von Zeitreihendaten modellieren und vorhersagen.
- Autoregression (AR): Dieser Abschnitt wird hauptsächlich verwendet, um die Abhängigkeiten zwischen aktuellen und vergangenen Werten zu beschreiben. Er zeigt an, dass der aktuelle Wert aus einer linearen Kombination früherer Werte erhalten wird.
- Unterschied (I): Dieser Abschnitt wird verwendet, um Zeitreihendaten zu glätten. Stationäre Sequenzen sind Reihen, in denen sich Mittelwert, Varianz und selbstkoordinierende Varianz mit der Zeit nicht ändern.
- Gleitender Durchschnitt (MA): Dieser Abschnitt wird verwendet, um die Beziehung zwischen vergangenen und aktuellen Fehlern zu beschreiben. Er zeigt an, dass der aktuelle Fehler eine lineare Kombination vergangener Fehler ist.
Das ARIMA-Modell kann je nach Art der Zeitreihendaten verschiedene Reihenfolgen von AR, I und MA auswählen, um den bestmöglichen Anpassungseffekt zu erzielen.
Wie man das automatische ARIMA-Modell von Python verwendet
Um das automatische ARIMA-Modell von Python zu verwenden, musst du zuerst die Statsmodels-Bibliothek und die pmdarima-Bibliothek installieren. Nach der Installation dieser beiden Bibliotheken können Sie die auto_arima()-Funktion für Modellauswahl und Anpassung verwenden.
Die auto_arima()-Funktion ist eine leistungsstarke Funktion in der pmdarima-Bibliothek, die automatisch die Parameter des ARIMA-Modells basierend auf der Natur der Zeitreihendaten auswählt. Hier ein Beispiel:
Im obigen Beispielcode verwenden Sie zunächst die pandas-Bibliothek, um die Zeitreihendaten zu lesen, und setzen Sie die Datumsspalte als Index. Dann verwenden Sie die Funktion auto_arima(), um automatisch die Parameter des ARIMA-Modells auszuwählen und sie der Modellvariablen zuzuweisen. Schließlich wird das ARIMA-Modell mit der fit()-Funktion angepasst und die Parameterzusammenfassung des Modells ausgedruckt.
Beispiele für Anwendungen automatischer ARIMA-Modelle
Hier ist ein praktisches Anwendungsbeispiel, um zu demonstrieren, wie man das automatische ARIMA-Modell von Python für Zeitreihenanalyse und -prognose verwendet.
Angenommen, wir haben einen Verkaufsdatensatz, der Verkaufsdaten für jeden Monat enthält. Wir hoffen, diesen Datensatz nutzen zu können, um die Verkäufe in den kommenden Monaten vorherzusagen. Zuerst müssen wir die Daten lesen und die notwendige Vorverarbeitung durchführen:
Im obigen Code haben wir die Pandas-Bibliothek genutzt, um die Verkaufsdaten zu lesen und die Datumsspalte als Index einzustellen. Anschließend verwenden wir die Diff()-Funktion, um die Daten in erster Ordnung zu differenzieren und die Daten zu einer stationären Sequenz zu machen.
Als Nächstes können wir das automatisierte ARIMA-Modell nutzen, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen:
Im obigen Code wird die Funktion auto_arima() verwendet, um automatisch die Parameter des ARIMA-Modells auszuwählen und sie der Modellvariablen zuzuweisen. Dann verwenden Sie die fit()-Funktion, um das ARIMA-Modell anzupassen. Verwenden Sie schließlich die Predict()-Funktion, um die Verkäufe für die nächsten Monate vorherzusagen und die Ergebnisse in einen DataFrame für Termine und Verkäufe umzuwandeln.
Zusammenfassung
Dieser Artikel stellt die Grundprinzipien und die Verwendung automatischer ARIMA-Modelle in Python vor. Automatisierte ARIMA-Modelle können automatisch das passende ARIMA-Modell basierend auf der Art der Zeitreihendaten auswählen und genaue Vorhersageergebnisse liefern. Durch die Verwendung automatischer ARIMA-Modelle können wir Zeitreihenanalysen und -prognosen leichter durchführen, was uns hilft, genauere Entscheidungen zu treffen. Ich hoffe, dieser Artikel war dir hilfreich beim Verständnis und der Anwendung des automatischen ARIMA-Modells!
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Veröffentlicht am 20.5.2025, 08:56:39
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