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Python cuml.tsa.ARIMA.forecast用法及代碼示例

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

將給定模型nsteps 預測到未來。

參數：

nsteps：int: 在給定係列結束後進行預測的步數
level: float or None (default = None)：: 預測區間的置信水平，或 None 僅返回點預測。 0 < 級別 < 1
exog：數據幀或array-like(設備或主機): 外生變量的未來值。假設每個時間序列都在列中，這樣與同一批次成員關聯的變量是相鄰的。形狀 = (nsteps, n_exog * batch_size)

返回：

y_fc：array-like: 預測。形狀 = (nsteps, batch_size)
下：array-like(設備)(可選): 預測區間的下限 if level != None Shape = (end - start, batch_size)
上：array-like(設備)(可選): 預測區間的上限 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)

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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.tsa.ARIMA.forecast。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。