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Python cuml.datasets.make_arima用法及代碼示例


用法:

cuml.datasets.make_arima(batch_size=1000, n_obs=100, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 0, 0, 0), intercept=False, random_state=None, dtype='double', handle=None)

通過模擬給定訂單的 ARIMA 過程生成時間序列數據集。

參數：

batch_size: int：

要生成的時間序列數

n_obs: int：

每個係列的觀察次數

order：元組[int, int, int]

模擬 ARIMA 過程的階 (p, d, q)

seasonal_order: Tuple[int, int, int, int]：

模擬 ARIMA 過程的季節性 ARIMA 順序 (P, D, Q, s)

intercept: bool or int：

是否在模擬的 ARIMA 過程中包含恒定趨勢 mu

random_state: int, RandomState instance or None (default)：

用於創建數據集的隨機數生成器的種子。

dtype: string or numpy dtype (default: ‘single’)：

數據的類型。可能的值：float32、float64、‘single’, ‘float’ or ‘double’

handle: cuml.Handle：

如果為 None，則僅為此函數調用創建一個新的

返回：

出：array-like，形狀(n_obs，batch_size)

包含生成的數據集的請求類型的數組

例子：

from cuml.datasets import make_arima
y = make_arima(1000, 100, (2,1,2), (0,1,2,12), 0)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cuml.datasets.make_arima。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。