如何在python中查找ARIMA模型的参数[p，d，q]值？答案

【问题标题】：How to Find parameters [p, d, q] value for ARIMA model in python?如何在python中查找ARIMA模型的参数[p，d，q]值？
【发布时间】：2019-05-09 16:04:43
【问题描述】：

预测 ARIMA 模型参数的 p、d 和 q 值的正确方法是什么。

网格搜索如何帮助找到这些参数？

如何将非平稳数据变为平稳以应用 ARIMA？

我已经提到了这个article

【问题讨论】：

标签： python time-series arima

【解决方案1】：

对于网格搜索方法，您可以使用分为两部分的方法：

评估 ARIMA 模型。
- 将数据集拆分为训练集和测试集。
- 遍历测试数据集中的时间步长。
  - 训练 ARIMA 模型。
  - 进行一步预测。
  - 商店预测；获取并存储实际观察结果。
- 计算预测值与预期值相比的错误分数

这是代码：

# evaluate an ARIMA model for a given order (p,d,q)
def evaluate_arima_model(X, arima_order):
    # prepare training dataset
    train_size = int(len(X) * 0.66)
    train, test = X[0:train_size], X[train_size:]
    history = [x for x in train]
    # make predictions
    predictions = list()
    for t in range(len(test)):
        model = ARIMA(history, order=arima_order)
        model_fit = model.fit(disp=0)
        yhat = model_fit.forecast()[0]
        predictions.append(yhat)
        history.append(test[t])
    # calculate out of sample error
    error = mean_squared_error(test, predictions)
    return error

评估 ARIMA 参数集，这是代码：

# evaluate combinations of p, d and q values for an ARIMA model
def evaluate_models(dataset, p_values, d_values, q_values):
    dataset = dataset.astype('float32')
    best_score, best_cfg = float("inf"), None
    for p in p_values:
        for d in d_values:
            for q in q_values:
                order = (p,d,q)
                try:
                    mse = evaluate_arima_model(dataset, order)
                    if mse < best_score:
                        best_score, best_cfg = mse, order
                    print('ARIMA%s MSE=%.3f' % (order,mse))
                except:
                    continue
    print('Best ARIMA%s MSE=%.3f' % (best_cfg, best_score))

有关更多详细信息，您可以在此链接中找到一个教程，其中开发了用于一步滚动预测的网格搜索 ARIMA 超参数，https://machinelearningmastery.com/grid-search-arima-hyperparameters-with-python/

【讨论】：