使用以下代码:
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 用你的数据集替换x和y
model = ARIMA(y, order=(p,d,q))
results_ARIMA = model.fit(disp=-1)
# 绘制ARIMA预测结果
plt.plot(y)
plt.plot(results_ARIMA.fittedvalues, color='red')
plt.title('ARIMA Model fit to time series')
plt.show()
在这个代码示例中,先定义一个ARIMA模型,然后将其与数据集拟合。接着绘制原始数据和ARIMA模型拟合后的预测结果。这里的关键是绘制results_ARIMA.fittedvalues,它包含了ARIMA在数据上的拟合值,这就是ARIMA预测结果。
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