파이썬과 동등한 auto.arima ()

ARMA ARIMA 모델을 사용하여 주간 판매량을 예측하려고합니다. statsmodels 에서 order (p, d, q) 조정 기능을 찾을 수 없습니다. 현재 R에는 (p, d, q) 매개 변수를 조정하는 forecast :: auto.arima () 함수가 있습니다.

내 모델에 적합한 주문을 선택하려면 어떻게해야합니까? 이 목적을 위해 파이썬에서 사용할 수있는 라이브러리가 있습니까?

 

해결 방법

 

다양한 접근 방식을 구현할 수 있습니다.

def objfunc(order, exog, endog):
    from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
    fit = ARIMA(endog, order, exog).fit()
    return fit.aic()

from scipy.optimize import brute
grid = (slice(1, 3, 1), slice(1, 3, 1), slice(1, 3, 1))
brute(objfunc, grid, args=(exog, endog), finish=None)

finish = None 으로 brute 를 호출해야합니다.

ARIMAResults 에서 pvalues ​​를 얻을 수 있습니다. 따라서 추가 된 매개 변수에 대해 가장 낮은 p- 값을 얻는 차원에 걸쳐 모델의 정도가 증가하는 경우 일종의 단계별 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다.

 

참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/22770352