时间序列预测的自相关图python解释？

Question

我愿意预测一个变量 x，我的数据是私有数据，所以我不能分享，但我们有数据时间作为索引，并且只有一列变量在 % 中：

我不知道要使用什么机器学习方法，所以我从时间序列预测开始。我正在使用本指南并执行以下操作：
https://towardsdatascience.com/your-comprehensive-guide-to-the-basics-of-time-series-modeling-f673398b5df3

现在我的问题是我不理解图表，autocorrelation_plot。我用了熊猫 autocorrelation_plot(d)：

在几个网站上查找该图表数小时后，我无法理解它的输出。有人可以帮我吗？

另外，您会建议一种不同的方法来预测此类数据吗？

谢谢！！

Answer 1

自相关图表示每个项与其自身之间的相关性，x 轴为滞后。

查看您的绘图，您可以看到它从 1 开始，因为这表示每个术语与其自身之间的自相关。

进一步你可以看到自相关增加滞后减少，直到接近零。

经过一年的滞后（假设滞后以天为单位），我们可以看到这种自相关下降得更多，直到再次变为零。