跃然一笑
ARIMA是时间序列预测中最常用的模型之一,但它仅适用于单变量时间序列分析。在您的数据集中,有四个变量X1X2X3X4所以它是一个多元时间序列。对于Handling,这种时间序列预测VECTOR AUTO REGRESSION是一个不错的选择。它能够处理任意数量的变量。即使计算量更高,您也会在预测上获得不错的准确性。您可以通过以下导入语句轻松地从Stats_Model导入它 :from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VARVAR方法:model = VAR(array_of_data)其中arry_of_data应该是一个列表(每个观察作为一行)数据输入格式:[[5737,5100,2899,7431.26],[5779,5500,5600,5237.5],[5782,3520,3620,6534.39]]在实施之前,请仔细阅读所有参数以获得更好的结果。为了更多的理解阅读这个