Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как изменить режим частоты с месяца на дату в модели прогнозирования Arima

Как изменить режим частоты с месяца на дату в модели прогнозирования Arima

#python #time-series #jupyter-notebook #forecasting #arima

#python #временные ряды #jupyter-ноутбук #прогнозирование #arima

Вопрос:

 pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime('2019-02-28'), end=pd.to_datetime('2020-02-29'))
forecasted = pred.predicted_mean
print (forecasted)

Вывод:

 2019-02-28    2140.581595
2019-03-31    2278.717662
2019-04-30    2040.213674
2019-05-31    1648.638694
2019-06-30    2004.805073
2019-07-31    1979.886953
2019-08-31    2254.028145
2019-09-30    2664.031189
2019-10-31    1915.292383
2019-11-30    2412.666350
2019-12-31    2020.935482
2020-01-31    2211.055072
2020-02-29    1911.809613
Freq: M, dtype: float64

Здесь я получил прогнозируемый результат за месяц. Но мне нужен прогнозируемый результат на ежедневной основе.
Я попытался добавить freq = 'D' в pred . но я получаю тот же результат.

Комментарии:

1. какой модуль вы используете? api statsmodels или что-то еще?

2. @Vipluv from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

3. Разрешен ли ваш исходный набор данных ежемесячно? Вы могли бы попробовать предоставить набор данных в вашем вопросе. get_prediction в statsmodels обычно выполняет прогнозирование только в соответствии с частотой вашей выборки datetime