python 时间序列模型中forecast和predict的区别

forecast与predict的区别~

1、侧重含义不同
forecast侧重点是对事态的可能进程，或未来状况的预估。predict 侧重从已知的事实情况推导，对事情的后果所作的一种精确的统计性估计。
2、使用场合不同
forecast则多用在天气与财经上的预测。predict使用的范围较广，几乎任何场合都可以使用。
例句：
The weather forecast is better for today.
天气预报说今天天气要好一些。
It will be many years before anyone can predict a hurricane's behavior with much accuracy.
要能够相当准确地预测出飓风的特性尚需多年。



扩展资料
词汇解析：
1、forecast
英文发音：[ˈfɔːkɑːst]
中文释义：v.预测;预报
例句：
Statistical analysis is a means of arriving at a fairly reliable forecast.
统计分析是一种相当可靠的预测方法。
2、predict
英文发音：[prɪˈdɪkt]
中文释义：v.预言;预告;预报
例句：
No one had enough foresight to predict the winner.
谁也没有足够的先见能预测哪一个获胜。

model.predict()(start='2017.09.01'，end='2017.12.01'）需要设置开始时间与结束时间；model.forcast(step=5)直接设置样本外的几期就可以，eg:得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；

举例说明，2017.01.01-.017.12.31的周期为12的月度数据中，用ARIMA拟合得到模型model。
model.get_prediction(start='2017.09.01'）则得到用拟合模型计算出来的样本内2017.09.01-2017.12.31的预测值；
model.get_forcast(step=5)则得到样本外推5期即2018.01.01-2018.05.31五个月的预测值；
注：
model.get_prediction也可做外推值的预测，设定好具体终止周期即可。

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。 先对其1阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型 如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima是以周期位置的acf pacf

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20742 

 

时间序列 被定义为一系列按时间顺序索引的数据点。时间顺序可以是每天，每月或每年。

以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。

 

时间序列预测

时间序列预测是使用统计模型根据过去的结果预测时间序列的未来值的过程。

一些示例

• 预测未来的客户数量。

• 解释销售中的季节性模式。

• 检测异常事件并估计其影响的程度。

• 估计新推出的产品对已售出产品数量的影响。

时间序列的组成部分：

代码：航空公司乘客的ETS分解数据集：

• # 导入所需的库import numpy as np# 读取AirPassengers数据集airline = pd.read_csv('data.csv',                       index_col ='Month',                       parse_dates = True)# 输出数据集的前五行airline.head()# ETS分解# ETS图result.plot()



输出：

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ARIMA时间序列预测模型

ARIMA代表自回归移动平均模型，由三个阶数参数 （p，d，q）指定。

ARIMA模型的类型

自动ARIMA

“ auto_arima” 函数 可帮助我们确定ARIMA模型的最佳参数，并返回拟合的ARIMA模型。

代码：ARIMA模型的参数分析

• # 忽略警告import warningswarnings.filterwarnings("ignore")# 将自动arima函数拟合到AirPassengers数据集autoarima(airline['# Passengers'], start_p = 1, start_q = 1,                          max_p = 3, max_q = 3, m = 12,                          stepwise = True          # 设置为逐步# 输出摘要stepwise_fit.summary()



输出：


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代码：将ARIMA模型拟合到AirPassengers数据集

• # 将数据拆分为训练/测试集test = iloc[len(airline)-12:] # 设置一年（12个月）进行测试# 在训练集上拟合一个SARIMAX（0，1，1）x（2，1，1，12）SARIMAX(Passengers,                 order = (0, 1, 1),                 seasonal_order =(2, 1, 1, 12result.summary()



输出：


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代码：ARIMA模型对测试集的预测

• # 针对测试集的一年预测predict(start, end,#绘图预测和实际值predictions.plot


•    

输出：

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代码：使用MSE和RMSE评估模型

• # 加载特定的评估工具# 计算均方根误差rmse(test["# Passengers"], predictions)# 计算均方误差mean_squared_error(test["# Passengers"], predictions)


•    

输出：

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代码：使用ARIMA模型进行预测

• # 在完整数据集上训练模型result = model.fit()# 未来3年预测result.predict(start = len(airline),                           end = (len(airline)-1) + 3 * 12, # 绘制预测值forecast.plot(legend = True)



输出：

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• 趋势：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是增加（向上），减少（向下）或水平（平稳）。

• 季节性：季节性成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。一些例子包括由于炎热的天气导致夏季用水量增加，或每年假期期间航空公司乘客人数增加。

• 周期性成分： 这些是在特定时间段内没有稳定重复的趋势。周期是指时间序列的起伏，通常在商业周期中观察到。这些周期没有季节性变化，但通常会在3到12年的时间范围内发生，具体取决于时间序列的性质。

• 不规则变化： 这些是时间序列数据中的波动，当趋势和周期性变化被删除时，这些波动变得明显。这些变化是不可预测的，不稳定的，并且可能是随机的，也可能不是随机的。

• ETS分解
  ETS分解用于分解时间序列的不同部分。ETS一词代表误差、趋势和季节性。

• AR（p）自回归 –一种回归模型，利用当前观测值与上一个期间的观测值之间的依存关系。自回归（AR（p））分量是指在时间序列的回归方程中使用过去的值。

• I（d） –使用观测值的差分（从上一时间步长的观测值中减去观测值）使时间序列稳定。差分涉及将序列的当前值与其先前的值相减d次。

• MA（q）移动平均值 –一种模型，该模型使用观测值与应用于滞后观测值的移动平均值模型中的残留误差之间的相关性。移动平均成分将模型的误差描述为先前误差项的组合。 q 表示要包含在模型中的项数。

• ARIMA：非季节性自回归移动平均模型

• SARIMA：季节性ARIMA

• SARIMAX：具有外生变量的季节性ARIMA
  
  

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