Bu makalede, Python'da otomatik ARIMA modelini ve zaman serisi analizi ile tahmin etme uygulamalarını tanıtacağız. ARIMA (Otoregressif Hareketli Ortalama Modeli), zaman serisi verilerinin modellenmesi ve tahmininde yaygın olarak kullanılan klasik bir istatistiksel modeldir. Otomatik ARIMA Modeli, en iyi ARIMA model parametrelerini otomatik olarak seçen ve doğru tahmin sonuçları sağlayan güçlü bir Python araçtır.
ARIMA modeli nedir?
ARIMA modeli üç bölümden oluşur: otoregresyon (AR), fark (I) ve hareketli ortalama (MA). Bu üç bölümü birleştirerek, ARIMA modeli geniş bir zaman serisi verisini modelleyebilir ve tahmin edebilir.
- Otoregresyon (AR): Bu bölüm öncelikle mevcut ve geçmiş değerler arasındaki bağımlılıkları tanımlamak için kullanılır. Bu, mevcut değerin geçmiş değerlerin doğrusal bir kombinasyonundan elde edildiğini gösterir.
- Fark (I): Bu bölüm, zaman serisi verilerini düzleştirmek için kullanılır. Durağan diziler, ortalama, varyans ve kendini koordine eden varyansın zamanla değişmediği serilerdir.
- Hareketli Ortalama (MA): Bu bölüm, geçmiş ve mevcut hatalar arasındaki ilişkiyi tanımlamak için kullanılır. Bu, mevcut hatanın geçmiş hataların doğrusal bir kombinasyonu olduğunu gösterir.
ARIMA modeli, zaman serisi verilerinin doğasına göre AR, I ve MA'nın farklı sıralarını seçerek en iyi uyum etkiyi elde edebilir.
Python'un otomatik ARIMA modeli nasıl kullanılır
Python'un otomatik ARIMA modelini kullanmak için önce statsmodels kütüphanesini ve pmdarima kütüphanesini kurmanız gerekir. Bu iki kütüphaneyi kurduktan sonra, model seçimi ve uyumu için auto_arima() fonksiyonunu kullanmaya başlayabilirsiniz.
auto_arima() fonksiyonu, pmdarima kütüphanesinde zaman serisi verilerinin doğasına göre ARIMA modelinin parametrelerini otomatik olarak seçen güçlü bir fonksiyondur. İşte bir örnek:
Yukarıdaki örnek kodda, önce pandas kütüphanesini kullanarak zaman serisi verilerini okuyun ve tarih sütununu bir indeks olarak ayarlayın. Sonra, ARIMA modelinin parametrelerini otomatik olarak seçmek ve model değişkenine aatmak için auto_arima() fonksiyonunu kullanın. Son olarak, ARIMA modeli fit() fonksiyonuyla uyarlanır ve modelin parametre özeti yazılır.
Otomatik ARIMA modellerinin uygulama örnekleri
İşte Python'un otomatik ARIMA modelinin zaman serisi analizi ve tahmini için nasıl kullanılacağını gösteren pratik bir uygulama örneği.
Diyelim ki her ayın satış verilerini içeren bir satış veri setimiz var. Bu veri setini önümüzdeki aylarda satışları tahmin etmek için kullanmayı umuyoruz. Öncelikle, verileri okumalı ve gerekli ön işlemeyi gerçekleştirmemiz gerekiyor:
Yukarıdaki kodda, satış verilerini okumak için pandas kütüphanesini kullandık ve tarih sütununu bir indeks olarak ayarladık. Daha sonra diff() fonksiyonunu kullanarak veriyi birinci sırayla ayırt ederiz, böylece veri sabit bir dizi olur.
Sonra, gelecekteki satışları tahmin etmek için otomatik ARIMA modelini kullanabiliriz:
Yukarıdaki kodda, auto_arima() fonksiyonu ARIMA modelinin parametrelerini otomatik olarak seçip model değişkenine ataymak için kullanılır. Sonra, ARIMA modeline fit() fonksiyonunu uydurun. Son olarak, önümüzdeki birkaç ay için satışları tahmin etmek için predict() fonksiyonunu kullanın ve sonuçları tarihler ve satışlar için bir DataFrame'e dönüştürebilirsiniz.
özet
Bu makale, Python'da otomatik ARIMA modellerinin temel ilkelerini ve kullanımını tanıtmaktadır. Otomatik ARIMA modelleri, zaman serisi verilerinin niteliğine göre uygun ARIMA modelini otomatik olarak seçebilir ve doğru tahmin sonuçları sağlayabilir. Otomatik ARIMA modelleri kullanarak, zaman serisi analizi ve tahminini daha kolay gerçekleştirebiliriz, bu da daha doğru kararlar almamıza yardımcı olur. Umarım bu makale otomatik ARIMA modelini anlamanız ve uygulamanız için faydalı olmuştur!
Özgün:Bağlantı girişi görünür. |
2025-5-20 08:56:39 tarihinde yayınlandı
|
|
|
