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How to Save an ARIMA Time Series Forecasting Model in Python (如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型)

How to Save an ARIMA Time Series Forecasting Model in Python 原文作者：Jason Brownlee 原文地址：https://machinelearningmastery.com.../save-arima-time-series-forecasting-model-python/ 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 如何在Python...statsmodels库中提供了Python中所使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到一个文件中，以便以后用于对新数据进行预测。...Python环境 请确认您使用的是最新版本的statsmodels库。...__getnewargs__ = __getnewargs__ 下面列出了使用猴补丁在Python中加载和保存ARIMA模型的完整示例： from pandas import Series from statsmodels.tsa.arima_model

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    我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...How-to-Grid-Search-ARIMA-Model-Hyperparameters-with-Python.jpg 网格搜索方法 时间序列的诊断图可以与启发式策略一起使用以确定ARIMA模型的超参数...本教程中的代码使用Python库是scikit-learn，Pandas和statsmodels。...我们可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。...总结 在本教程中，您了解了如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型。 具体来说，你了解到： 您可以使用网格搜索ARIMA超参数进行单步滚动预测的过程。

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    ARIMA ， 一般应用在股票和电商销量领域该模型用于使用观察值和滞后观察值的移动平均模型残差间的依赖关系，我采用了拟合ARIMA（5，1，0)模型，将自回归的滞后值设为5，使用1的差分阶数使时间序列平稳...擅长Python、数据分析。...-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析5.Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性6.Matlab用深度学习长短期记忆...（LSTM）神经网络对文本数据进行分类7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译8.R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测9.Python...用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测

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    ARIMA 跟指数平滑法（ETS）同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model，整合移动平均自回归模型）。...ARIMA(0,1,0)——Random Walk 此时，d=1，p和q为0，则ARIMA方程为： 即序列的一阶差分为白噪声序列，这种情况下，序列本身成为随机游走序列(Random Walk)。...ARIMA(p,0,0)——AR Model 当d和q为0，且p不为0时，ARIMA模型简化为AR模型（自回归模型），即 或更直观地： 上式的意思是，当期的预测值，是前p期值的回归，因此叫做自回归...ARIMA(0,0,q)——MA Model 当p和d为0，且q不为0时，ARIMA模型简化为MA模型（移动平均模型），即： 上式的意思是，当期的预测值，是前q期预测值与实际值误差的加权平均数。...SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m——季节性ARIMA模型 跟指数平滑法类似，ARIMA也可以包含季节部分。季节部分同样含有三个参数，分别用大写P，D，Q表示。

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