python使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型

ARIMA介绍 ARIMA是一种非常流行的时间序列预测统计方法。ARIMA全称是自回归积分滑动平均模型。ARIMA模型基于以下假设： 1、数据序列是平稳的，这意味着均值和方差不应该随时间变化。利用对数变换或对级数求导，可以使级数保持平稳。 2、作为输入提供的数据必须是单变量序列，因为ARIMA使用过去的值来预测未来的值。 ARIMA有三个组成部分——AR(自回归项)、I(差分项)和MA(移动平均项

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