Dans cet article, nous allons présenter le modèle automatique ARIMA en Python et son application en analyse et prévision des séries temporelles. ARIMA (Modèle de moyenne mobile autorégressive) est un modèle statistique classique largement utilisé pour la modélisation et la prévision des séries temporelles. Le modèle ARIMA automatique est un outil puissant en Python qui sélectionne automatiquement les meilleurs paramètres du modèle ARIMA et fournit des résultats de prédiction précis.
Qu’est-ce que le modèle ARIMA ?
Le modèle ARIMA se compose de trois volets : autorégression (AR), différence (I) et moyenne mobile (MA). En combinant ces trois parties, le modèle ARIMA peut modéliser et prédire une large gamme de données de séries temporelles.
- Autorégression (AR) : Cette section sert principalement à décrire les dépendances entre les valeurs actuelles et passées. Cela indique que la valeur actuelle est obtenue à partir d’une combinaison linéaire de valeurs passées.
- Différence (I) : Cette section sert à lisser les données des séries temporelles. Les séquences stationnaires sont des séries dans lesquelles la moyenne, la variance et la variance auto-coordonnée ne changent pas avec le temps.
- Moyenne mobile (MA) : Cette section sert à décrire la relation entre les erreurs passées et actuelles. Cela indique que l’erreur actuelle est une combinaison linéaire d’erreurs passées.
Le modèle ARIMA peut sélectionner différents ordres de AR, I et MA selon la nature des données de séries temporelles afin d’obtenir le meilleur effet d’ajustement.
Comment utiliser le modèle automatique ARIMA de Python
Pour utiliser le modèle automatique ARIMA de Python, il faut d’abord installer la bibliothèque statsmodels et la bibliothèque pmdarima. Après avoir installé ces deux bibliothèques, vous pouvez commencer à utiliser la fonction auto_arima() pour la sélection et l’ajustement des modèles.
La fonction auto_arima() est une fonction puissante dans la bibliothèque pmdarima qui sélectionne automatiquement les paramètres du modèle ARIMA en fonction de la nature des données de séries temporelles. Voici un exemple :
Dans le code d’exemple ci-dessus, utilisez d’abord la bibliothèque pandas pour lire les données de séries temporelles et définissez la colonne de date comme index. Ensuite, utilisez la fonction auto_arima() pour sélectionner automatiquement les paramètres du modèle ARIMA et les assigner à la variable du modèle. Enfin, le modèle ARIMA est ajusté à l’aide de la fonction fit(), et le résumé des paramètres du modèle est imprimé.
Exemples d’applications des modèles automatiques ARIMA
Voici un exemple pratique pour démontrer comment utiliser le modèle automatique ARIMA de Python pour l’analyse et la prédiction des séries temporelles.
Supposons que nous ayons un jeu de données de ventes contenant les données de ventes pour chaque mois. Nous espérons utiliser cet ensemble de données pour prédire les ventes dans les mois à venir. Tout d’abord, nous devons lire les données et effectuer le prétraitement nécessaire :
Dans le code ci-dessus, nous avons utilisé la bibliothèque pandas pour lire les données de vente et définir la colonne date comme index. Nous utilisons ensuite la fonction diff() pour différencier les données dans le premier ordre afin de faire des données une suite stationnaire.
Ensuite, nous pouvons utiliser le modèle automatisé ARIMA pour prédire les ventes futures :
Dans le code ci-dessus, la fonction auto_arima() est utilisée pour sélectionner automatiquement les paramètres du modèle ARIMA et les assigner à la variable modèle. Ensuite, utilisez la fonction fit() pour ajuster le modèle ARIMA. Enfin, utilisez la fonction predict() pour prédire les ventes des prochains mois et convertir les résultats en DataFrame pour les dates et les ventes.
résumé
Cet article présente les principes de base et l’utilisation des modèles automatiques ARIMA en Python. Les modèles ARIMA automatisés peuvent sélectionner automatiquement le modèle ARIMA approprié en fonction de la nature des données de séries temporelles et fournir des résultats prédictifs précis. En utilisant des modèles ARIMA automatiques, nous pouvons plus facilement effectuer des analyses et des prédictions de séries temporelles, ce qui nous aide à prendre des décisions plus précises. J’espère que cet article vous a été utile pour comprendre et appliquer le modèle automatique ARIMA !
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Publié le 20-05-2025 08:56:39
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