基于SARIMA模型的网格搜索超参数优化-python源码+数据+超详细注释.zip

上传者: DeepLearning_ | 上传时间: 2022-12-02 19:28:17 | 文件大小: 15KB | 文件类型: ZIP
一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法,对所有可能的参数组合都带入程序,进行尝试。 模型参数对应:SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m,对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的, 如季节周期参数m不能为0,当m=0时,会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例,介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进,添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点

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