Przeprowadzka średnia matplotlib

Zipline to algorytmiczna biblioteka handlowa typu Python. Jest to system sterowany zdarzeniami, który obsługuje zarówno analizę historyczną, jak i transakcje na żywo. Zipline jest obecnie wykorzystywany w produkcji jako backtesting i live-trading engine zasilający Quantopian 8211 darmową, skoncentrowaną na społeczności, hostowaną platformę do budowania i realizacji strategii handlowych. Łatwość użycia: Zipline stara się zejść z drogi, aby skupić się na rozwoju algorytmu. Zobacz poniżej przykład kodu. Zipline zawiera 8220baterii8221, ponieważ wiele popularnych statystyk, takich jak średnia ruchoma i regresja liniowa, można łatwo uzyskać z poziomu algorytmu napisanego przez użytkownika. Wprowadzanie danych historycznych i danych wyjściowych statystyk wydajności opiera się na Pandas DataFrames, aby ładnie zintegrować się z istniejącym ekosystemem PyData. Biblioteki statystyki i uczenia maszynowego, takie jak Matplotlib, Scipy, Statsmodels i Sklearn wspierają rozwój, analizę i wizualizację najnowocześniejszych systemów transakcyjnych. Instalacja Instalacja za pomocą pip Zakładając, że masz wszystkie wymagane (patrz uwaga poniżej) zależności od Pythona, możesz zainstalować Zipline za pomocą pip poprzez: Uwaga: Instalacja Zipline za pomocą pip jest nieco bardziej zaangażowana niż średni pakiet Pythona. Po prostu uruchomienie zipline instalatora pip prawdopodobnie zakończy się niepowodzeniem, jeśli wcześniej nie instalowałeś żadnych pakietów naukowych Python. Istnieją dwa powody dla dodatkowej złożoności: Zipline dostarcza kilka rozszerzeń C, które wymagają dostępu do API CP CP. Aby zbudować rozszerzenia C, pip potrzebuje dostępu do plików nagłówkowych CPython dla twojej instalacji Pythona. Zipline zależy od numpy. biblioteka rdzenia do obliczeń macierzowych w Pythonie. Numpy zależy od dostępności rutynowych procedur algebry liniowej LAPACK. Ponieważ nagłówki LAPACK i CPython są zależnościami binarnymi, poprawny sposób ich instalacji różni się w zależności od platformy. W systemie Linux użytkownicy na ogół uzyskują te zależności za pośrednictwem menedżera pakietów, takiego jak apt. mniam. lub pacman. W systemie OSX Homebrew jest popularnym wyborem oferującym podobną funkcjonalność. Zobacz pełną dokumentację instalacji Zipline, aby uzyskać więcej informacji na temat uzyskiwania zależności binarnych dla konkretnej platformy. Innym sposobem instalacji Zipline jest menedżer pakietów conda, który wchodzi w skład Anacondy lub może być zainstalowany za pośrednictwem instalacji pip conda. Po skonfigurowaniu Zipline można zainstalować z naszego kanału Quantopian: Obecnie obsługiwane platformy to: Quickstart ContributionsComputational tools Analogicznie, DataFrame ma metodę cov do obliczania kowariancji parami wśród serii w DataFrame, również z wyłączeniem wartości NAnull. Zakładając, że brakujące dane nie są losowe, powoduje to oszacowanie macierzy kowariancji, która jest bezstronna. Jednak w wielu zastosowaniach oszacowanie to może nie być do przyjęcia, ponieważ nie można zagwarantować, że oszacowana macierz kowariancji będzie dodatnią pół-określoną. Może to prowadzić do estymacji korelacji o wartościach bezwzględnych większych niż jeden oraz o niewymiennej macierzy kowariancji. Zobacz Estymacja macierzy kowariancji, aby uzyskać więcej szczegółów. DataFrame. cov obsługuje także opcjonalne słowo kluczowe minperiods, które określa wymaganą minimalną liczbę obserwacji dla każdej pary kolumn, aby uzyskać prawidłowy wynik. Wagi używane w oknie są określone przez słowo kluczowe wintype. Lista uznanych typów to: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (needs beta) gaussian (needs std) generalgaussian (needs power, width) slepian (needs width). Zwróć uwagę, że okno wagonu boksowego jest równoważne średniemu (). W przypadku niektórych funkcji okienkowych należy określić dodatkowe parametry: Dla. sum () z typem wintype. nie ma normalizacji dla wag dla okna. Przekazywanie niestandardowych wag o wartości 1, 1, 1 przyniesie inny wynik niż podanie masy 2, 2, 2. Na przykład. Podczas przechodzenia przez typ wintype zamiast jawnego określania wag, wagi są już znormalizowane, tak że największa waga wynosi 1. W przeciwieństwie do tego, charakter obliczania. mean () jest taki, że wagi są znormalizowane względem siebie. Ciężary 1, 1, 1 i 2, 2, 2 dają ten sam wynik. Śledzenie czasu Nowość w wersji 0.19.0. Nowością w wersji 0.19.0 jest możliwość przekazania przesunięcia (lub konwersji) do metody. rolling () i umożliwienia tworzenia okien o zmiennym rozmiarze w oparciu o okno czasu. Dla każdego punktu czasowego obejmuje to wszystkie poprzednie wartości występujące we wskazanej przedziale czasowym. Może to być szczególnie przydatne w przypadku nieregularnego wskaźnika częstotliwości czasowej. Jest to regularny indeks częstotliwości. Użycie parametru okna całkowitoliczbowego powoduje ruch wzdłuż częstotliwości okna. Określenie przesunięcia umożliwia bardziej intuicyjne określenie częstotliwości obrotu. Używając nieregularnego, ale wciąż monotonicznego indeksu, walcowanie z oknem całkowitym nie daje specjalnych obliczeń. Użycie specyfikacji czasu generuje zmienne okna dla tych rozrzedzonych danych. Ponadto teraz zezwalamy na opcjonalny parametr, który określa kolumnę (a nie domyślną wartość indeksu) w DataFrame. Świadomość czasu Przetaczanie a ponowne próbkowanie Używanie. rolling () z indeksem opartym na czasie jest podobne do resamplingu. Obaj operują i wykonują operacje redukcyjne na obiektach z pandami indeksowanych czasowo. Podczas korzystania z. rolling () z offsetem. Przesunięcie jest przesunięciem czasowym. Wyświetl okno czasu do tyłu i zagreguj wszystkie wartości w tym oknie (w tym punkt końcowy, ale nie punkt początkowy). Jest to nowa wartość w tym punkcie wyniku. Są to okna o zmiennej wielkości w przestrzeni czasowej dla każdego punktu wejścia. Otrzymasz taki sam wynik jak dane wejściowe. Podczas korzystania z. resample () z offsetem. Zbuduj nowy indeks, który jest częstotliwością przesunięcia. Dla każdego przedziału częstotliwości agreguj punkty z danych wejściowych w oknie do wyświetlania w czasie, które mieszczą się w tym przedziale. Wynikiem tej agregacji jest wynik dla tego punktu częstotliwości. Okna mają stały rozmiar w przestrzeni częstotliwości. Twój wynik będzie miał regularną częstotliwość między minimalnym a maksymalnym początkowym obiektem wejściowym. Podsumowując. rolling () jest oparta na czasie operacją okna, podczas gdy. resample () jest operacją okna opartą na częstotliwości. Centrowanie systemu Windows Domyślnie etykiety są ustawione na prawą krawędź okna, ale dostępne jest słowo kluczowe centrum, aby etykiety mogły być ustawione pośrodku. Binarne funkcje okienne cov () i corr () mogą obliczać statystykę ruchomego okna dla dwóch Serii lub dowolnej kombinacji DataFrameSeries lub DataFrameDataFrame. Oto zachowanie w każdym przypadku: dwie serie. obliczyć statystykę parowania. DataFrameSeries. obliczyć statystyki dla każdej kolumny w DataFrame z przekazanymi seriami, zwracając w ten sposób DataFrame. DataFrameDataFrame. domyślnie oblicz statystyki dla dopasowywania nazw kolumn, zwracając DataFrame. Jeśli argument argumentu paramiTrue zostanie przekazany, oblicza statystyki dla każdej pary kolumn, zwracając panel, którego elementami są podane daty (patrz następna sekcja). Obliczanie kowariancji i korelacji kołysania parami W analizie danych finansowych i innych dziedzinach wspólne jest obliczanie macierzy kowariancji i korelacji dla zbioru szeregów czasowych. Często interesuje się również kowariancją i macierzą korelacji ruchomych okien. Można to zrobić, przekazując par kluczowy argument słowa kluczowego, który w przypadku danych wejściowych DataFrame da panel, którego pozycje są datami, o których mowa. W przypadku pojedynczego argumentu DataFrame argument parowania można nawet pominąć: Brakujące wartości są ignorowane, a każdy wpis jest obliczany przy użyciu pełnych obserwacji parami. Proszę zapoznać się z sekcją kowariancji dla zastrzeżeń związanych z tą metodą obliczania macierzy kowariancji i korelacji. Oprócz braku parametru window funkcje te mają te same interfejsy co ich odpowiedniki. rolling. Podobnie jak powyżej, wszystkie akceptowane parametry to: minperiods. próg niezerowych punktów danych wymagających. Domyślne minimum wymagane do obliczenia statystyki. Żadne NaN nie będą wyprowadzane, gdy minperiod pojawią się nie-puste punkty danych. centrum. boolean, czy ustawić etykiety w środku (domyślnie jest Fałsz) Dane wyjściowe metod. rolling i. expanding nie zwracają wartości NaN, jeśli w bieżącym oknie są co najmniej wartości minimalne w miniodiodach. Różni się to od kumulacji. cumprod. cummax. i cummin. które zwracają NaN na wyjściu, gdy na wejściu napotkamy NaN. Rozszerzająca się statystyka okna będzie bardziej stabilna (i mniej responsywna) niż jego odpowiednik w oknie toczenia, ponieważ powiększający się rozmiar okna zmniejsza względny wpływ pojedynczego punktu danych. Jako przykład, tutaj jest wynik mean () dla poprzedniego zestawu danych szeregów czasowych: Exponentowo ważony Windows Powiązany zestaw funkcji to wykładniczo ważone wersje kilku z powyższych statystyk. Podobny interfejs do. rolling i. expanding jest dostępny za pośrednictwem metody. ewm do odbioru obiektu EWM. Dostarczono kilka rozszerzających się metod EW (wykładniczo ważonych): Jak stworzyć model ARIMA do prognozowania szeregów czasowych za pomocą Pythona Popularną i powszechnie stosowaną metodą statystyczną do prognozowania szeregów czasowych jest model ARIMA. ARIMA jest akronimem oznaczającym AutoRegressive Integrated Moving Average. Jest to klasa modelu, która przechwytuje zestaw różnych standardowych struktur czasowych w danych szeregów czasowych. W tym samouczku dowiesz się, jak opracować model ARIMA dla danych szeregów czasowych w Pythonie. Po ukończeniu tego samouczka będziesz wiedział: O modelu ARIMA zastosowane parametry i założenia wykonane przez model. Jak dopasować model ARIMA do danych i użyć go do tworzenia prognoz. Jak skonfigurować model ARIMA na problem z szeregiem czasowym. Rozpoczęcie Let8217. Autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej Model ARIMA to klasa modeli statystycznych do analizy i prognozowania danych szeregów czasowych. To jednoznacznie zasugerowało zestaw standardowych struktur w danych szeregów czasowych i jako takie zapewnia prostą, ale wydajną metodę tworzenia zręcznych prognoz szeregów czasowych. ARIMA jest akronimem oznaczającym AutoRegressive Integrated Moving Average. Jest to uogólnienie prostszej AutoRegressive Moving Average i dodaje pojęcie integracji. Ten akronim jest opisowy, wychwytujący kluczowe aspekty samego modelu. Krótko mówiąc, są to: AR. Autoregresja. Model wykorzystujący zależny związek między obserwacją a pewną liczbą opóźnionych obserwacji. JA . Zintegrowany . Zastosowanie różnicowania surowych obserwacji (na przykład odejmowanie obserwacji od obserwacji z poprzedniego etapu czasowego) w celu uczynienia szeregów czasowych nieruchomymi. MA. Średnia ruchoma. Model wykorzystujący zależność między obserwacją a błędem szczątkowym od modelu średniej ruchomej zastosowanego do opóźnionych obserwacji. Każdy z tych komponentów jest jawnie określony w modelu jako parametr. Standardowa notacja jest używana w ARIMA (p, d, q), gdzie parametry są zastępowane wartościami całkowitymi, aby szybko wskazać używany konkretny model ARIMA. Parametry modelu ARIMA są zdefiniowane następująco: p. Liczba obserwacji opóźnień zawartych w modelu, zwana także rzędem opóźnień. d. Liczba przypadków, w których surowe obserwacje są różnicowane, zwane również stopniem różnicowania. q. Rozmiar okna średniej ruchomej, zwany także porządkiem średniej ruchomej. Tworzony jest model regresji liniowej zawierający określoną liczbę i typ terminów, a dane są przygotowywane z pewnym stopniem różnicowania w celu uczynienia go stacjonarnym, tj. W celu usunięcia tendencji i sezonowych struktur, które negatywnie wpływają na model regresji. Wartość 0 może być użyta dla parametru, który wskazuje, aby nie używać tego elementu modelu. W ten sposób model ARIMA może być skonfigurowany do wykonywania funkcji modelu ARMA, a nawet prostego modelu AR, I lub MA. Przyjęcie modelu ARIMA dla szeregu czasowego zakłada, że ​​podstawowym procesem, który wygenerował obserwacje, jest proces ARIMA. Może się to wydawać oczywiste, ale pomaga zmotywować potrzebę potwierdzenia założeń modelu w surowych obserwacjach i błędach rezydualnych prognoz z modelu. Następnie let8217 rzucają okiem na to, jak możemy użyć modelu ARIMA w Pythonie. Zaczniemy od wczytania prostej jednokierunkowej serii czasowej. Przestań się uczyć Seriale czasowe Prognozuj powolny sposób Zarejestruj się i otrzymaj DARMOWY 7-dniowy szeregowy Mini-Kurs Prognozy Czasowej Otrzymasz:. jedna lekcja dziennie dostarczana do Twojej skrzynki odbiorczej. ekskluzywny ebook PDF zawierający wszystkie lekcje. zaufanie i umiejętności do pracy poprzez własne projekty Dane sprzedaży Szampon Ten zestaw danych opisuje miesięczną liczbę sprzedaży szamponu w ciągu 3 lat. Jednostki to liczba sprzedaży i 36 obserwacji. Oryginalny zestaw danych został przyznany Makridakis, Wheelwright i Hyndman (1998). Pobierz zestaw danych i umieść go w bieżącym katalogu roboczym o nazwie 8220 shampoo-sales. csv 8220. Poniżej znajduje się przykład ładowania zestawu danych sprzedaży szamponu w Pandach za pomocą niestandardowej funkcji do analizy pola daty i godziny. Zbiór danych jest bazowany w dowolnym roku, w tym przypadku 1900. Po pierwsze, otrzymujemy wykres liniowy błędów resztkowych, co sugeruje, że nadal mogą być pewne informacje o trendach, które nie zostały uchwycone przez model. ARMA Fit wykres linii resztkowego błędu Następnie otrzymujemy wykres gęstości resztkowych wartości błędów, sugerując, że błędy są Gaussa, ale nie mogą być wyśrodkowane na zero. ARMA Fit Wykres gęstości resztkowej Wyświetla się rozkład błędów resztkowych. Wyniki pokazują, że rzeczywiście istnieje tendencja do przewidywania (niezerowa średnia w reszcie). Zauważ, że chociaż powyżej użyliśmy całego zestawu danych do analizy szeregów czasowych, najlepiej byśmy przeprowadzili tę analizę tylko na zbiorze danych treningowych podczas opracowywania modelu predykcyjnego. Następnie let8217 szukają sposobu, w jaki możemy wykorzystać model ARIMA do tworzenia prognoz. Rolling Forecast ARIMA Model Model ARIMA może być używany do prognozowania przyszłych kroków czasowych. Możemy użyć funkcji predict () w obiekcie ARIMAResults, aby przewidzieć. Akceptuje indeks kroków czasowych, aby przewidywania były argumentami. Indeksy te odnoszą się do początku zestawu danych treningowych wykorzystywanych do prognozowania. Jeśli użyjemy 100 obserwacji w zbiorze danych treningowych, aby dopasować model, wówczas wskaźnik następnego kroku do wykonania prognozy zostanie określony dla funkcji przewidywania jako start101, end101. Zwróciłoby to tablicę z jednym elementem zawierającym prognozę. Wolelibyśmy również, aby wartości prognozowane były w oryginalnej skali, na wypadek, gdybyśmy przeprowadzili jakiekolwiek różnicowanie (dgt0 podczas konfigurowania modelu). Można to określić, ustawiając argument typ na wartość 8216levels8217. typ8217levels8217. Alternatywnie możemy uniknąć wszystkich tych specyfikacji, używając funkcji forecast (), która wykonuje jednoetapową prognozę z wykorzystaniem modelu. Możemy podzielić zbiór danych treningowych na zestawy pociągów i testów, użyć zestawu pociągów do dopasowania do modelu i wygenerować prognozę dla każdego elementu zestawu testowego. Prognozowanie kroczące jest wymagane, biorąc pod uwagę zależność od obserwacji w poprzednich krokach czasowych dla różnicowania i modelu AR. Prostym sposobem wykonania tej prognozy kroczącej jest ponowne utworzenie modelu ARIMA po otrzymaniu każdej nowej obserwacji. Ręcznie śledzimy wszystkie obserwacje na liście o nazwie historia, która jest zapełniona danymi treningowymi i do której dodawane są nowe obserwacje w każdej iteracji. Poniżej znajduje się przykład prognozy kroczącej z modelem ARIMA w Pythonie. Tworzony jest wykres liniowy przedstawiający oczekiwane wartości (niebieski) w porównaniu z prognozami kroczącego prognozowania (czerwony). Widzimy, że wartości pokazują pewien trend i mają poprawną skalę. ARIMA Wykres linii tocznej Forecast Model może korzystać z dalszego strojenia parametrów p, d, a może nawet q. Konfigurowanie modelu ARIMA Klasyczne podejście do dopasowywania modelu ARIMA jest zgodne z Metodą Box-Jenkins. Jest to proces, który wykorzystuje analizę szeregów czasowych i diagnostykę w celu wykrycia dobrych parametrów modelu ARIMA. Podsumowując, kroki tego procesu są następujące: Identyfikacja modelu. Użyj wykresów i statystyk podsumowujących, aby zidentyfikować trendy, sezonowość i elementy autoregresji, aby uzyskać wyobrażenie o różnicy i wielkości opóźnienia, które będzie wymagane. Estymacja parametrów. Użyj procedury dopasowania, aby znaleźć współczynniki modelu regresji. Sprawdzanie modelu. Użyj wykresów i testów statystycznych błędów rezydualnych, aby określić ilość i typ struktury czasowej nie uchwyconej przez model. Proces powtarza się, aż do osiągnięcia pożądanego poziomu dopasowania obserwacji na próbce lub poza próbą (na przykład danych treningowych lub zestawów danych testowych). Proces ten został opisany w klasycznym podręczniku z 1970 roku na temat Analizy szeregów czasowych: Prognozowanie i kontrola autorstwa George'a Boxa i Gwilym Jenkins. Zaktualizowana piąta edycja jest już dostępna, jeśli chcesz zagłębić się w tego typu model i metodologię. Biorąc pod uwagę, że model można efektywnie dopasować do zbiorów danych szeregów czasowych o niewielkich rozmiarach, parametry wyszukiwania siatki modelu mogą być wartościowym podejściem. W tym samouczku odkryłeś, jak opracować model ARIMA do prognozowania szeregów czasowych w Pythonie. W szczególności nauczyłeś się: o modelu ARIMA, w jaki sposób można go skonfigurować, i założeń wprowadzonych przez model. Jak wykonać szybką analizę szeregów czasowych za pomocą modelu ARIMA. Jak korzystać z modelu ARIMA do prognozowania poza przykładowymi prognozami. Czy masz jakieś pytania dotyczące ARIMA, lub o tym samouczku Zadaj swoje pytania w komentarzach poniżej, a zrobię co w mojej mocy, aby odpowiedzieć. Chcesz tworzyć prognozy czasowe z Pythonem Opracuj własne prognozy w kilka minut za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu Pythona Obejmuje on samouczące się samouczki i kompleksowe projekty na takie tematy jak: Ładowanie danych. wizualizacja. modelowanie. strojenie algorytmu. i wiele więcej. Na koniec przynieś szereg prognoz czasowych do własnych projektów Pomiń naukowców. Tylko wyniki. Kevin 17 stycznia 2017 o 12:58 Daje mi mnóstwo błędów: Traceback (ostatnie ostatnie połączenie): Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2276, w dateparseru konwertera (datecols), errors8217ignore8217) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) TypeError: argument strptime () 1 musi być str, nie numpy. ndarray Podczas obsługi powyższego wyjątku wystąpił inny wyjątek: Traceback (ostatnie ostatnie połączenie): Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2285, w konwerterze dayfirstdayfirst), plik 8220pandassrcinference. pyx8221, wiersz 841, w pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57884) Plik 8220pandassrcinference. pyx8221, wiersz 838, w pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57802) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) Plik 8220Userskevinoost anacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 510, w strptimedatetime tt, strftime frakcji (datastring, format) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 343, w strptime (datastring, format)) ValueError: dane o czasie 8216190Sprzedaż szamponu w ciągu trzech lat8217 nie pasuje do formatu 8216Y-m8217 Podczas obsługi powyższego wyjątku wystąpił inny wyjątek: Traceback (ostatnie ostatnie wywołanie): File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 8, w serii readcsv (8216shampoo-sales. csv8217, header0, parssed0, indexcol0, squeezeTrue, dateparserparser) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 562, w parserf return read (filepathorbuffer, kwds) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 325, w read return parser. read () Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site - packagespandasioparsers. py8221, wiersz 815, w read ret self. engine. read (nrows) Plik 8220Userskev inoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1387, w indeksie odczytu, nazwy self. makeindex (dane, alldata, nazwy) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1030, w indeksie makeindex self. aggindex (indeks) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3. 5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1111, w aggindex arr self. dateconv (arr) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2288, w konwerterze return genericparser (dateparser, datecols) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasiodateconverters. py8221, wiersz 38 , w genericparser resultsi parsefunc (args) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 510, w strptimedatetime tt, strftime frakcji (datastring, format) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, lin e 343, w strptime (datastring, format)) ValueError: dane czasowe 8216190Sprzedaż szamponu w okresie trzech lat8217 nie pasuje do formatu 8216Y-m8217 Proces zakończony kodem wyjścia 1 Pomoc byłaby bardzo cenna. Wygląda na to, że problem może dotyczyć Twojego pliku danych. Otwórz plik csv w edytorze tekstu i sprawdź, czy linia nagłówka wygląda rozsądnie. Potwierdź także, że nie masz żadnych dodatkowych danych na końcu pliku. Czasami pliki datamarketu są pobierane z danymi stopki, które należy usunąć. NGUYEN Quang Anh 19 stycznia 2017 o 18:28 Powiedzmy, że mam dane szeregów czasowych z wieloma atrybutami. Na przykład rząd będzie miał (prędkość, paliwo, ciśnienie opon), jak moglibyśmy zrobić z tego model. wartość każdej kolumny może wpływać na siebie nawzajem, dlatego nie możemy przewidzieć tylko 1 kolumny. Dużo google, ale cały przykład I8217ve znaleziono do tej pory tylko działa na szereg czasowy 1 atrybut. Jest to nazywane wielowymiarowymi prognozami szeregów czasowych. Modele liniowe, takie jak ARIMA, nie zostały zaprojektowane dla tego typu problemów. ogólnie można użyć reprezentacji opartej na opóźnieniu każdej funkcji, a następnie zastosować standardowy algorytm uczenia maszynowego. Mam nadzieję, że wkrótce będą dostępne tutoriale. Muyi Ibidun, 7 lutego 2017 o 9:36 rano. Twój problem odpowiada modelom VAR (Vector Autoregression). Zobacz następujące linki, aby uzyskać więcej informacji. Mam nadzieję, że to pomoże twojej pracy. Kelvid 20 stycznia 2017 o 11:55 Cześć, czy miałbyś przykład dla sezonowego posta ARIMA Zainstalowałem najnowszy moduł statsmodels, ale jest błąd importowania SARIMAX. Zrób pomoc, jeśli zdołasz to rozgryźć. Dzięki. Sebastian 31 stycznia 2017 o 3:33 am Wielki post Jason Mam kilka pytań: 8211 Tylko dla pewności. modelfit. forecast () to jednoetapowe prognozy, a modelfit. predict () jest dla wielu progresywnych prognoz. 8211 Pracuję z serią, która wydaje się co najmniej dość podobna do serii szamponów (przez inspekcję). Kiedy używam przewidywania na danych treningowych, otrzymuję ten zygzakowaty wzór również w prognozie. Ale dla danych testowych przewidywania są znacznie łagodniejsze i wydają się nasycać na pewnym poziomie. Czy można się tego spodziewać Jeśli nie, to co może być nie tak Tak, prognoza () jest dla jednego kroku prognozy. Można również wykonywać prognozy jednoetapowe za pomocą funkcji predict (), ale jest to więcej pracy. Nie spodziewałbym się, że prognozy wykraczające poza kilka etapów będą bardzo dokładne, jeśli to jest Twoje pytanie Sebastian 3 lutego 2017 o 9:25 am Dzięki za odpowiedź dotyczącą drugiego pytania. Tak, masz rację, prognozy nie są bardzo dokładne. Co więcej, przewidywane szeregi czasowe mają zupełnie inną zawartość częstotliwości. Jak już mówiłem, jest gładka i nie zygzakowata jak oryginalne dane. Czy to normalne, czy też robię coś złego. Próbowałem również przewidywania wielokrotnego kroku (modelfit. predict ()) na danych treningowych, a następnie prognoza wydaje się mieć mniej więcej taką samą zawartość częstotliwości (więcej zig-zaggy), co dane, które próbuję przewidzieć. Cześć Sebastian, widzę. W przypadku przewidywania w zbiorze danych dotyczących szkolenia model ma dostęp do prawdziwych obserwacji. Na przykład, jeśli przewidujesz następne 5 obs w zbiorze danych treningowych, użyje on obs (t4) do przewidywania t5 zamiast prognozowania (t4). W przypadku przewidywania poza końcem danych modelu, nie ma go do obsłużenia prognoz (chyba że je podasz), ma tylko dostęp do predykcji, które wykonał dla wcześniejszych kroków czasowych. W rezultacie powstają błędy, a rzeczy znikają szybko z szyn (płaska prognoza). Czy to sprawia, że ​​sensehelp James Zhang 10 lutego 2017 o 19:42 dziękuję bardzo za post, bardzo dobrze napisałem mam pytanie: więc użyłem twojego podejścia do zbudowania modelu, ale kiedy próbuję przewidzieć dane, które nie ma na próbce, skomentowałem obst testt i zmieniam historię. Zamów (obs) na history. append (yhat), i mam prognozę płaską8230, więc jaki może być powód i jak faktycznie robisz out-of - Przykładowe prognozy oparte na modelu dopasowanym do zbioru danych pociągu Bardzo dziękuję Każda pętla w prognozie kroczącej pokazuje, jak wykonać jedną próbkę z przykładowej prognozy. Trenuj ARIMA na wszystkich dostępnych danych i zadzwoń do prognozy (). Jeśli chcesz wykonać wieloetapową prognozę, musisz potraktować wcześniejsze prognozy jako 8220observations8221 i użyć ich do kolejnych prognoz. Możesz to zrobić automatycznie, używając funkcji predict (). W zależności od problemu takie podejście często nie jest zręczne (na przykład płaska prognoza). James 16 lutego 2017 o 2:03