時間序列預測之--ARIMA模型
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全稱叫做自回歸移動平均模型，全稱是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也記作ARIMA(p,d,q)，是統計模型(statistic model)中最常見的一種用來進行時間序列 ...
原文：時間序列預測之 AUTO-ARIMA
參考鏈接：常用 種時間序列預測模型 用python做時間序列預測九：ARIMA模型簡介 運用ARIMA進行時間序列建模的基本步驟： 加載數據：構建模型的第一步當然是加載數據集。 預處理：根據數據集定義預處理步驟。包括創建時間戳 日期 時間列轉換為d類型 序列單變量化等。 序列平穩化：為了滿足假設，應確保序列平穩。這包括檢查序列的平穩性和執行所需的轉換。 確定d值：為了使序列平穩，執行差分操作的次數 ...
2021-04-06 14:41 0 1504 推薦指數：
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