网格搜索ARIMA模型超参数（实例）

[复制链接]

字体大小: 正常放大

2744557306

1171 主题	4 听众	2781 积分

该用户从未签到

电梯直达

1^#

发表于 2024-9-20 17:19 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

网格搜索（Grid Search）在时间序列建模中常用于调优 ARIMA 模型的超参数。ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的主要超参数包括：

- **p**：自回归项的阶数
- **d**：差分次数
- **q**：滑动平均项的阶数

### 1. 超参数定义

- **p**：设置自回归（AR）部分的阶数，通常通过 ACF（自相关函数）图和 PACF（偏自相关函数）图来选择。
- **d**：数据必须是平稳的，因此差分的次数是选择的一部分，通常通过ADF检验来判断。
- **q**：设置滑动平均（MA）部分的阶数，同样通常通过 ACF 和 PACF 图来选择。

### 2. 网格搜索过程

网格搜索的基本流程如下：

1. **定义参数范围**：
- 选择合适的 `p`, `d`, `q` 范围，例如：`p` = [0, 1, 2], `d` = [0, 1, 2], `q` = [0, 1, 2]。

2. **生成所有可能的参数组合**：
- 使用 `itertools.product` 生成所有可能的参数组合。

3. **训练与评估模型**：
- 对于每个参数组合，训练 ARIMA 模型，并使用交叉验证或其他指标（如 AIC/BIC，均方根误差等）评估模型性能。

4. **选择最佳模型**：
- 根据评估指标选择最优的参数组合。

通过这种方法，你可以更系统地寻找最适合你数据的 ARIMA 模型参数组合，从而提高预测性能。