Python数据分析-时间序列预测法
print('a.朴素法')
#如果数据集在一段时间内都很稳定，我们想预测第二天的价格，可以取前面一天的价格，预测第二天的值。
# 这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法。即 ^yt+1=yt
dd = np.asarray(train['value'])
y_hat = test.copy()
y_hat['naive'] = dd[len(dd) - 1]
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(train.index, train['value'], label='Train')
plt.plot(test.index, test['value'], label='Test')
plt.plot(y_hat.index, y_hat['naive'], label='Naive Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.title("Naive Forecast")
plt.show()
print('b.简单平均法')
#我们经常会遇到一些数据集，虽然在一定时期内出现小幅变动，但每个时间段的平均值确实保持不变。
# 这种情况下，我们可以预测出第二天的价格大致和过去天数的价格平均值一致。
# 这种将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法就叫简单平均法。
y_hat_avg = test.copy()
y_hat_avg['avg_forecast'] = train['value'].mean()
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(train['value'], label='Train')
plt.plot(test['value'], label='Test')
plt.plot(y_hat_avg['avg_forecast'], label='Average Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.title("Avg Forecast")
plt.show()
print('c.移动平均')
# rol_mean = df.rolling(3).mean()
# df.plot(color='blue', label='Original')
# rol_mean.plot(color='red', label='Rolling Mean')
# plt.show()
y_hat_avg = test.copy()
y_hat_avg['moving_avg_forecast'] = train['value'].rolling(6).mean().iloc[-1]
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.plot(train['value'], label='Train')
plt.plot(test['value'], label='Test')
plt.plot(y_hat_avg['moving_avg_forecast'], label='Moving Average Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
print('d.指数平滑法')
from statsmodels.tsa.api import SimpleExpSmoothing
y_hat_avg = test.copy()
fit = SimpleExpSmoothing(np.asarray(train['value'])).fit(smoothing_level=0.6, optimized=False)
y_hat_avg['SES'] = fit.forecast(len(test))
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.plot(train['value'], label='Train')
plt.plot(test['value'], label='Test')
plt.plot(y_hat_avg['SES'], label='SES')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
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