当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

Python cuml.tsa.ARIMA.forecast用法及代码示例

用法: forecast(self, nsteps: int, level=None, exog=None) → Union[CumlArray, Tuple[CumlArray, CumlArray, CumlArray]]

将给定模型nsteps 预测到未来。

参数：

nsteps：int: 在给定系列结束后进行预测的步数
level: float or None (default = None)：: 预测区间的置信水平，或 None 仅返回点预测。 0 < 级别 < 1
exog：数据帧或array-like(设备或主机): 外生变量的未来值。假设每个时间序列都在列中，这样与同一批次成员关联的变量是相邻的。形状 = (nsteps, n_exog * batch_size)

返回：

y_fc：array-like: 预测。形状 = (nsteps, batch_size)
下：array-like(设备)(可选): 预测区间的下限 if level != None Shape = (end - start, batch_size)
上：array-like(设备)(可选): 预测区间的上限 if level != None Shape = (end - start, batch_size)

例子：

from cuml.tsa.arima import ARIMA
...
model = ARIMA(ys, order=(1,1,1))
model.fit()
y_fc = model.forecast(10)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cuml.tsa.ARIMA.forecast。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。