python使用Auto ARIMA構建高性能時間序列模型

ARIMA介紹 ARIMA是一種非常流行的時間序列預測統計方法。ARIMA全稱是自迴歸積分滑動平均模型。ARIMA模型基於以下假設： 1、數據序列是平穩的，這意味着均值和方差不應該隨時間變化。利用對數變換或對級數求導，可以使級數保持平穩。 2、作爲輸入提供的數據必須是單變量序列，因爲ARIMA使用過去的值來預測未來的值。 ARIMA有三個組成部分——AR(自迴歸項)、I(差分項)和MA(移動平均項

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