Automatisch ARIMA-model in Python

Klein tuig · Geplaatst op 20-5-2025 08:56:39

In dit artikel introduceren we het automatische ARIMA-model in Python en de toepassing ervan in tijdreeksanalyse en -voorspellingen. ARIMA (Autoregressief Voortschrijdend Gemiddelde Model) is een klassiek statistisch model dat veel wordt gebruikt bij het modelleren en voorspellen van tijdreeksgegevens. Het Automatic ARIMA Model is een krachtig hulpmiddel in Python dat automatisch de beste ARIMA-modelparameters selecteert en nauwkeurige voorspellingsresultaten levert.

Wat is het ARIMA-model?

Het ARIMA-model bestaat uit drie delen: autoregressie (AR), verschil (I) en voortschrijdend gemiddelde (MA). Door deze drie delen te combineren kan het ARIMA-model een breed scala aan tijdreeksgegevens modelleren en voorspellen.

Autoregressie (AR): Deze sectie wordt voornamelijk gebruikt om de afhankelijkheden tussen huidige en verleden waarden te beschrijven. Het geeft aan dat de huidige waarde wordt verkregen uit een lineaire combinatie van eerdere waarden.
Verschil (I): Deze sectie wordt gebruikt om tijdreeksgegevens glad te strijken. Stationaire reeksen zijn reeksen waarin het gemiddelde, de variantie en de zelfcoördinerende variantie niet veranderen met de tijd.
Voortschrijdend gemiddelde (MA): Deze sectie wordt gebruikt om de relatie tussen vroegere en huidige fouten te beschrijven. Het geeft aan dat de huidige fout een lineaire combinatie is van eerdere fouten.

Het ARIMA-model kan verschillende volgordes van AR, I en MA selecteren afhankelijk van de aard van de tijdreeksgegevens om het best passende effect te bereiken.

Hoe gebruik je het automatische ARIMA-model van Python

Om het automatische ARIMA-model van Python te gebruiken, moet je eerst de statsmodels-bibliotheek en de pmdarima-bibliotheek installeren. Na het installeren van deze twee bibliotheken kun je de functie auto_arima() gebruiken voor modelselectie en fitting.

De auto_arima()-functie is een krachtige functie in de pmdarima-bibliotheek die automatisch de parameters van het ARIMA-model selecteert op basis van de aard van de tijdreeksgegevens. Hier is een voorbeeld:

Inloggen is zichtbaar.

In de bovenstaande voorbeeldcode gebruik je eerst de pandas-bibliotheek om de tijdreeksgegevens te lezen en stel je de datumkolom in als index. Gebruik vervolgens de functie auto_arima() om automatisch de parameters van het ARIMA-model te selecteren en deze toe te wijzen aan de modelvariabele. Ten slotte wordt het ARIMA-model aangepast met behulp van de fit()-functie en wordt de parameteroverzicht van het model afgedrukt.

Voorbeelden van toepassingen van automatische ARIMA-modellen

Hier is een praktisch toepassingsvoorbeeld om te laten zien hoe je het automatische ARIMA-model van Python gebruikt voor tijdreeksanalyse en -voorspelling.

Stel dat we een verkoopdataset hebben die verkoopgegevens bevat voor elke maand. We hopen deze dataset te gebruiken om de verkoop in de komende maanden te voorspellen. Eerst moeten we de data lezen en de benodigde voorverwerking uitvoeren:

Inloggen is zichtbaar.

In bovenstaande code gebruikten we de pandas-bibliotheek om de verkoopgegevens te lezen en stelden we de datumkolom als index in. Vervolgens gebruiken we de diff()-functie om de data in de eerste orde te differentiëren, zodat de data een stationaire reeks wordt.

Vervolgens kunnen we het geautomatiseerde ARIMA-model gebruiken om toekomstige verkopen te voorspellen:

Inloggen is zichtbaar.

In bovenstaande code wordt de functie auto_arima() gebruikt om automatisch de parameters van het ARIMA-model te selecteren en toe te wijzen aan de modelvariabele. Gebruik vervolgens de fit()-functie om het ARIMA-model te passen. Gebruik tenslotte de predict()-functie om de verkoop voor de komende maanden te voorspellen en de resultaten om te zetten in een DataFrame voor data en verkopen.

samenvatting

Dit artikel introduceert de basisprincipes en het gebruik van automatische ARIMA-modellen in Python. Geautomatiseerde ARIMA-modellen kunnen automatisch het juiste ARIMA-model selecteren op basis van de aard van de tijdreeksgegevens en nauwkeurige voorspellingsresultaten leveren. Door gebruik te maken van automatische ARIMA-modellen kunnen we gemakkelijker tijdreeksanalyses en -voorspellingen uitvoeren, wat ons helpt nauwkeurigere beslissingen te nemen. Ik hoop dat dit artikel je heeft geholpen bij het begrijpen en toepassen van het automatische ARIMA-model!

Origineel:De hyperlink-login is zichtbaar.

[Communicatie] Automatisch ARIMA-model in Python

Gerelateerde berichten

Secties bekeken