當前位置: 首頁>>代碼示例 >>用法及示例精選 >>正文

Python cuml.tsa.ARIMA.predict用法及代碼示例

用法: predict(self, start=0, end=None, level=None, exog=None) → Union[CumlArray, Tuple[CumlArray, CumlArray, CumlArray]]

計算每個係列的 in-sample 和/或 out-of-sample 預測

參數：

start: int (default = 0)：: 開始預測的索引(0 <= start <= num_samples)
end: int (default = None)：: 索引結束預測的位置，排除(結束 > 開始)或 None 以預測直到最後一次觀察
level: float or None (default = None)：: 預測區間的置信水平，或 None 僅返回點預測。 0 < level < 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 =(結束 - n_obs，n_exog * batch_size)

返回：

y_p：array-like(設備): 預測。形狀 =(結束 - 開始，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_pred = model.predict()

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.tsa.ARIMA.predict。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。