Повторяющиеся данные
Перебрал кучу вариантов, не могу заставить работать Ариму. Есть данные идеально подходящие для прогнозирования. Но после трейн-тест не могу написать чтобы получить прогноз на несколько значений вперед. Как я понимаю решение на 3 строчки, возможно кто то сталкивался и знает.
from pandas import read_csv
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np
import datetime
from datetime import timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('series.csv')
df.columns = ['x', 'y']
df.y.plot()
train=df.y[0:100]
test=df.y[100:]
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
model = ExponentialSmoothing(train, seasonal='mul', seasonal_periods=12).fit()
pred = model.predict(start=test.index[0], end=test.index[-1])
model.plot()
pred.plot()
Ответы (1 шт):
Автор решения: passant
→ Ссылка
Во-первых, Экспоненциальное сглаживание и Хольт-Винтерс - это не ARIMA, разумеется.
Во-вторых: А откуда вы взяли, что у вас периодичность сезонности 12? На глаз? Я вот четко вижу (вернее не я, конечно, а анализ автокорреляции показывает), что сезонность у вас 10. И вот вам результат:
model = ExponentialSmoothing(train, seasonal='add', seasonal_periods=10).fit()
pred = model.predict(start=test.index[0], end=test.index[-1])
pred.plot()
