时间序列预测各类算法探究上篇

前言： 最近项目需要对公司未来业绩进行预测，以便优化决策，so 研究一下时序算法。纯个人理解，记录以便备用（只探究一下原理，所有算法都使用基本状态，并未进行特征及参数优化）。

环境： python3.10 + jupyter

文章目录

- 1、时间序列基本概念
- 2、数据准备
- - 2.1 相关库导入
  - 2.2 数据获取
  - 2.3 选取本次测试数据（2号商店、0类产品数据）
- 3、模型测试
- - 3.1 传统时序建模
  - - 3.1.1 平稳性检验（单位根检验）+ 差分预处理
    - 3.1.2 自相关acf(auto-correlation function) 和偏自相关pacf(partial auto-correlation function) 图
    - 3.1.3 自相关和偏自相关说明的问题
    - 3.1.4 ARIMA模型：
  - 3.2 机器学习模型
  - - 3.2.1 LR (线性回归)
    - 3.2.2 Xgboost

1、时间序列基本概念

时间序列：是在连续等间隔时间点（秒、分、天、月等）上所获取的同一观察对象的状态值的序列。

一般组成：

1. 趋势性：随着时间的发展和变化，观测值呈现一种比较缓慢而长期的持续上升或下降的趋势。

2. 季节性：观测值随着自然季节的交替出现高峰与波谷的规律。

3. 周期性：观测值受产品特性或市场规律周期性变动，不随季节变化。

4. 随机性：个别随机噪声。

平稳性：从统计学的角度来看，平稳性是指数据的分布在时间上平移时不发生变化(均值和方差几乎不变)。

白噪声：均值为0的平稳序列，随机噪声，频谱类似白光光谱，故称白噪声。

差分：目的让序列变平稳
$设函数y_t=f(t)在t=0,1,2,3...处有定义，对应的函数值为y_0,y_1,y_2,y_3... ,则函数y_t=f(t)在t处的一阶差分定义为：\\ \triangle y_t=y_{t+1}-y_t=f_{t+1}-f_t$

2、数据准备

2.1 相关库导入

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import random
import arrow# 编码
from category_encoders import TargetEncoder# 传统统计模型
import statsmodels.tsa.api as sm 
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller# 机器学习模型
from sklearn.linear_model import Ridge,LinearRegression
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,MaxAbsScaler
import xgboost as xgb# 深度学习
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import L1Loss,MSELoss
from torch.optim import SGD,Adam
from torch.utils.data import Dataset,DataLoaderimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')sns.set_theme(style='darkgrid',font='Microsoft YaHei')

2.2 数据获取

kaggle 时序数据集 https://www.kaggle.com/datasets/samuelcortinhas/time-series-practice-dataset

该数据集包含不同商店下不同产品2010-2020年10年的销量数据。（应该是人造数据）

# 1. 数据集探索
data = pd.read_csv('./data/train.csv',parse_dates=['Date'])
store = data['store'].unique()  # 商店编号
product = data['product'].unique() # 产品编号# 2. 展示随机商店、随机产品时序图
fg,axes = plt.subplots(nrows=5,ncols=1,sharex=True)
for ax in axes:store_selected = random.choice(store)product_selected = random.choice(product)ax.plot(data.query(f'store == {store_selected} & product == {product_selected}')['Date'],data.query(f'store == {store_selected} & product == {product_selected}')['number_sold'])ax.set_title(f'随机商店：{store_selected}  随机产品：{product_selected}')
fg.set_size_inches(20,10)

在这里插入图片描述

2.3 选取本次测试数据（2号商店、0类产品数据）

# 1. 选取测试时序数据
store = 2 
product = 0
data_train = pd.read_csv('./data/train.csv',parse_dates=['Date']).query(f'store == {store} & product == {product}')[['Date','number_sold']]  # 训练集
data_test = pd.read_csv('./data/test.csv',parse_dates=['Date']).query(f'store == {store} & product == {product}')[['Date','number_sold']]  # 测试集# 2. 训练集与测试集整体状态
plt.subplot(3,1,1)
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold'],label='观测值')
plt.plot(data_test['Date'],data_test['number_sold'],label='待预估值')
plt.title('trend + seasonal Time Series')
plt.legend()# 2.2 查看年中规律
plt.subplot(3,1,2)
year = random.choice(range(2010,2019)) # 随机选取年
year_selected = f'Date >= "{year}-01-01" & Date <= "{year}-12-31"'
plt.plot(data_train.query(year_selected)['Date'],data_train.query(year_selected)['number_sold'],label='观测值')
plt.title('随机选取其中一年查看其它规律')
plt.legend()# 2.3 查看月中规律
plt.subplot(3,1,3)
month = random.choice(range(1,13))     # 随机选取月
month_start = f"{year}-{month:0>2}-01"
month_end = arrow.get(month_start).ceil('month').date()
month_select  = f'Date >= "{month_start}" & Date <= "{month_end}"'
plt.plot(data_train.query(month_select)['Date'],data_train.query(month_select)['number_sold'],label='观测值')
plt.title('随机选取其中一月查看其它规律')
plt.legend()plt.gcf().set_size_inches(20,12)

如图：该序列具有增长趋势和年季节性特性，无明显节假日和week特性。

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3、模型测试

3.1 传统时序建模

3.1.1 平稳性检验（单位根检验）+ 差分预处理

# 1. 差分 
data_train['number_sold_diff'] = data_train['number_sold'].diff(1)# 2. 季节差分
data_train['number_sold_season_diff'] = data_train['number_sold'].diff(365)# 3. 差分 + 季节差分
data_train['number_sold_diff_season'] = data_train['number_sold_diff'].diff(365)# 4. 删除差分后空值
data_train.dropna(inplace=True)# 5.单位根检验(原假设：该序列为非平稳序列)
origin_pvalue = adfuller(data_train['number_sold'])[1]
diff_pvalue = adfuller(data_train['number_sold_diff'])[1]
season_diff_pvalue = adfuller(data_train['number_sold_season_diff'])[1]
diff_and_season_diff_pvalue = adfuller(data_train['number_sold_diff_season'])[1]# 6. 绘制各种差分后序列图
plt.subplot(3,1,1)
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold_diff'])
plt.title(f'一阶差分，；单位根检验p值:{diff_pvalue}')
plt.subplot(3,1,2)
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold_season_diff'])
plt.title(f'季节差分；单位根检验p值:{season_diff_pvalue}')
plt.subplot(3,1,3)
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold_diff_season'])
plt.title(f'一阶差分 + 一阶季节差分；单位根检验p值:{season_diff_pvalue}')
plt.gcf().set_size_inches(20,12)

如图：一阶差分、季节差分、一阶差分 + 一阶季节差分 3种差分后单位根检验p值都接近于0，差分后均为平稳序列

在这里插入图片描述

3.1.2 自相关acf(auto-correlation function) 和偏自相关pacf(partial auto-correlation function) 图

fg,axes = plt.subplots(4,2)for i,v in enumerate([('原始序列','number_sold'),('一阶差分','number_sold_diff'),('一阶季节差分','number_sold_season_diff'),('一阶差分 + 一阶季节差分','number_sold_diff_season')]):_ = plot_acf(data_train[v[1]],axes[i][0],lags=740)  # 滞后选740 是因为从原始序列图上看，序列具有年(365)周期性, 740>2*T：查看跨两个周期的相关性_ = plot_pacf(data_train[v[1]],axes[i][1],lags=740)axes[i][0].set_title(f'{v[0]} Autocorrelation')axes[i][1].set_title(f'{v[0]} Partial Autocorrelation')fg.set_size_inches(20,16)

在这里插入图片描述

3.1.3 自相关和偏自相关说明的问题

# 1. 测试序列（探究 acf 和 pacf 底层计算原理 ）
test_y = np.array(data_train['number_sold_season_diff'])# 2. 自相关性：观测值序列 y_t 和 自身滞后K项 y-k 序列的皮尔逊相关系数，探究 y_t 和 y-k 的相关性
acf_values = sm.acf(test_y)  # 使用statsmodels 库计算acf
acf_values # [ 1.00000000e+00, -2.15194759e-02,  1.94488838e-03, -9.45217080e-03,...]# 3. 偏相关性: 排除y_{t-1}、y_{t-2}...y{t-k+1}的影响后(排除原理看手动计算)，观测值序列 y_t 和 自身滞后K项 y-k 序列的皮尔逊相关系数
pacf_values = sm.pacf(test_y)
pacf_values # [1.00000000e+00, -2.15268456e-02,  1.48350334e-03, -9.39249278e-03,...]# 4. 手动计算 acf 和 pacf(以k=2 为例)
y_t = test_y[2:]      # y_t
y_t_1 = test_y[1:-1]  # y_{t-1}
y_t_2 = test_y[:-2]   # y_{t-2}# 自相关 直接求 x_t 和 x_{t-2}序列 的皮尔逊相关系数
acf_values_lag2 = np.corrcoef(y_t,y_t_2)[0,1]    # np.corrcoef() 求两数组的协方差矩阵
acf_values_lag2  # 0.0019469889265725335 与 sm.acf 函数值 1.94488838e-03 基本一致# 求偏相关系数需要排除y_{t-1}的影响，分别对 y_t与y_{t_1} 和 y_{t-2}与y_{t_1}进行线性拟合，对拟合后的残差再计算相关性
p1 = np.polyfit(y_t_1,y_t_2,deg=1)              # np.polyfit(x,y) 多项式拟合 
residual_t_2 = np.polyval(p1,y_t_1) - y_t_2     # 计算拟合残差p2 = np.polyfit(y_t_1,y_t,deg=1)
residual_t = np.polyval(p2,y_t_1) - y_tpacf_values_lag2 = np.corrcoef(residual_t_2,residual_t)[0,1] # 计算残差间协方差矩阵
pacf_values_lag2  # 0.001487371254079463 与 sm.pacf 函数得出的值 1.48350334e-03 基本一致

**网传：**pacf 图截尾，acf 图拖尾使用ar模型；pacf 图拖尾，acf 图截尾使用ma模型；pacf 图和acf图同时拖尾或截尾使用arma模型。(不是太理解)

个人理解：

自相关acf图：直接衡量的是当前观测值(y_t)与过去观测值(y_(t-k))之间的相关性，包括直接或间接的相关性(随机生成两组数，两者之间皮尔逊系数可能都不为0)。

偏自相关pacf图：y_t 除去y_(t-1)、y_(t-2) … y_(t-k+1) 已经解释部分后，y_(t-k)还单独可以贡献多少价值，更直接地说明了y_t 与 y_(t-k) 两者之间的相关性。

pacf 比 acf 好处：如ar(2)模型，y_(t-1) 已经包含y_(t-2)几乎所有的信息，y_(t-2)可贡献剩余价值几乎没有的情况下，可以设为ar(1)模型。减少滞后项、模型复杂度降低；可避免多重共线性问题。这可能是ar模型看pacf图截尾的原因。

3.1.4 ARIMA模型：

AR模型(AutoRegressive Model) 自回归模型：利用自身过去值的线性组合进行建模，预测当前值。
$Y_t = c+\psi_1Y_{t-1}+\psi_2Y_{t-2}+ ...+\psi_pY_{t-p}+\varepsilon_t \quad\quad p阶自回归公式\\ 其中：c为常量，\psi为自回归系数，Y_{t-p}为t-p时刻的观察值，\varepsilon_t 误差项$
前提假设：

1. 时序依赖:  当前观测值与前p个时刻的观测值之间存在线性关系
2. 时序衰减:  当前观测值与近期过去的观测值相关强，与距今较远时刻的观测值相关性减弱或无相关。

# 1. AR模型
model_ar = sm.AutoReg(endog=data_train['number_sold'], # 观测值lags=3,      # 自回归阶数 这里试过1,3,7,10 效果几乎无差别trend='ct',  # 包含常数项c和趋势项trendseasonal=True,   # 开启季节性period=365,      # 季节性周期exog = None      # 引入外部变量)
model_ar_res = model_ar.fit()
res = model_ar_res.forecast(steps=data_test.shape[0])# 2. 绘制测试集拟合效果图
plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold'],label='训练观测值')
plt.plot(data_test['Date'],data_test['number_sold'],label='测试观测值')
plt.plot(data_test['Date'],res,label='测试预估值')
plt.title('ar自回归')
plt.legend()

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AutoReg 自回归模型底层执行原理：

        1. 根据参数创建特征变量X [  常数项系数1(c)，索引序号(trend),  365天哑变量(seasonal)，L1、L2、L3 (p阶滞后项) ]  。2. 将特征X 与 y 观测值作岭回归拟合。3. 逐步迭代预估未来值（每一步预测值是下一步预测的滞后值）[具体流程可参考[LR复现ar]](#lr)

# 1. AR 初始化生产X特征变量
exog = model_ar._x[0]              # 第一个样本特征值
exog_names = model_ar.exog_names   # 样本变量名称
np.hstack((np.array(exog_names).reshape(-1,1),np.array(exog).reshape(-1,1)))'''
array([['const', '1.0'],     # 第一项常数项，初始化为1['trend', '4.0'],     # 趋势项索引，初始化为4，因为前3项属于滞后项  ['s(2,365)', '0.0'],  # 365年季节性哑变量['s(3,365)', '0.0'],['s(4,365)', '1.0'],['s(5,365)', '0.0'],['s(6,365)', '0.0'],...['s(364,365)', '0.0'],['s(365,365)', '0.0'],['number_sold.L1', '722.0'], # 3阶滞后项['number_sold.L2', '735.0'],['number_sold.L3', '737.0'],
'''

MA模型(Moving Average Model) 移动平均模型：利用自身过去项随机误差的线性组合进行建模，目的消除预测中随机扰动误差。
$Y_t = \mu+\varepsilon_t+\theta_1\varepsilon_{t-1}+\theta_2\varepsilon_{t-2}+ ...+\theta_q\varepsilon_{t-q} \quad\quad q阶移动平均\\ 其中：\mu为序列均值或期望，\theta为回归系数，\varepsilon_t 当前误差,\varepsilon_{t-q}为t-q时刻误差或噪声$
前提假设：
1. 时间序列为平稳序列（具有常数的均值和方差）
2. 时序依赖：当前观测值与过去时刻的误差项之间存在关联
3. 时序衰减：当前观测值与近期过去的误差项相关强，与距今较远时刻的误差项相关性减弱或无相关。
*与AR模型区别：

AR: 认为当前值与过去p个时刻内观测值线性相关。

MR: 大部分时候时间序列应该是稳定的(即一段时间内，时间序列应该围绕着某个均值上下波动)，在稳定的基础上，某个时刻的值受过去q个时刻的随机误差影响(说是随机误差，更像是过去因偶然事件产生的数值误差，会对未来造成隐形，如前q天因雨天影响突然降低的客户数，会在未来几天到来)，MA能有效地消除预测中的偶然误差带来的波动。
```
# 1. MA 模型
# 创建ma测试数据ma(1)
test_data_ma = pd.DataFrame({'c': [1 for i in range(120)],'noise':0}) # 均值为1
random_index = np.array(random.sample(set(test_data_ma.index[:-1]),k=30)+[99])
test_data_ma.loc[random_index,'noise'] = test_data_ma.loc[random_index,'noise'] - 2  # 假设 t-1 时刻因特殊原因顾客- 2，t时刻会回补
test_data_ma.loc[random_index+1,'noise'] = test_data_ma.loc[random_index+1,'noise'] + 2
test_data_ma['c + noise'] = test_data_ma['c'] + test_data_ma['noise']# 2. 分训练与测试
test_ma_train = test_data_ma.iloc[:100,:]
test_ma_test = test_data_ma.iloc[100:,:]# 3. 拟合预测
model_ma = sm.ARIMA(endog=test_ma_train['c + noise'],order=(0,0,1))
model_ma = model_ma.fit()
res = model_ma.forecast(steps=test_ma_test.shape[0])# 4. 绘制拟合效果图
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.plot(test_ma_train.index,test_ma_train['c + noise'],label='训练观测值',linestyle=':',marker='.')
plt.plot(test_ma_test.index,test_ma_test['c + noise'],label='测试观测值',linestyle=':',marker='.')
plt.plot(test_ma_test.index,res,label='测试预估值',linewidth=3,c='r',linestyle='-.',marker='.') 
plt.legend()
plt.title('ma 模型')
```
如图：在99时刻误差 -2 预测100时刻时，进行了回补。但>100时刻预估值全部为1(均值)，是因为公式中项预测时未来误差未知。

**ma底层原理：**ma模型拟合的主要是误差。
1. 初始误差 = 观测值 - 1 (在statsmodels中ma模型假定初次拟合值全部为1)
2. 然后按误差进行自回归线性拟合，求新拟合值。
3. 将新拟合值与观测值相减求新误差。
4. 重复 2、3步直到达到最大迭代次数或新误差小于设定值。
**ARIMA模型 ** ：将AR模型与MA 进行组合（查看底层math如下）
$KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 65: …{k}-X_{t}\beta=&̲\epsilon_{t} \\…$

上述公式确实没看懂（符号数学）以下纯个人理解
- 滞后算子
$L: 滞后算子，代表着一种滞后操作，Ly_t=y_{t-1}、L^2y_t=y_{t-2} ... L^ky_t=y_{t-k}\\ (1-L)y_t:表示对y_t序列做一阶差分，(1-L)^dy_t:表示对y_t序列做d阶差分\\$
- ar部分
  $y_t = \psi_1y_{t-1}+\psi_2y_{t-2}+ ...+\psi_py_{t-p}+\varepsilon_t\\ y_t = \psi_1Ly_t+\psi_2L^2y_t+ ...+\psi_pL^Py_t+\varepsilon_t\\ \varepsilon_t = (1 - c+\psi_1L+\psi_2L^2+ ...+\psi_pL^P)y_t\\ \varepsilon_t =\Phi(L)y_t$
- ma部分
  $y_t = \varepsilon_t+\theta_1\varepsilon_{t-1}+\theta_2\varepsilon_{t-2}+ ...+\theta_q\varepsilon_{t-q}\\ y_t = \varepsilon_t+\theta_1L\varepsilon_t+\theta_2L^2\varepsilon_t+ ...+\theta_qL^q\varepsilon_t\\ y_t = (1+\theta_1L+\theta_2L^2+\theta_qL^q)\varepsilon_t\\ y_t = \Theta(L)\varepsilon_t$
- arima（若ar与ma结合，ma模型拟合的目标是ar拟合后的误差部分)
  $ma公式变换形式：\\ \varepsilon_t = \mu+\Theta(L)\eta_{t}\\ 则arma：\\ \Phi(L)y_t=\Theta(L)\varepsilon_t\\ 对y_t进行差分：\\ \Phi(L)(1-L)^dy_t=\Theta(L)\varepsilon_t$
```
# 1. arima 模型
model_arima = sm.ARIMA(endog=data_train['number_sold'],order=(3,0,1),seasonal_order=(1,1,0,365),trend='t') 
model_arima = model_arima.fit(method='innovations_mle', low_memory=True, cov_type='none') # period=365 周期太长 ，拟合跑的很慢，大概耗时 10min
res = model_arima.forecast(steps=data_test.shape[0])# 2. 绘制arima预测效果
plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold'],label='训练观测值')
plt.plot(data_test['Date'],data_test['number_sold'],label='测试观测值')
plt.plot(data_test['Date'],res,label='测试预估值')
plt.title('arima 季节移动平均自回归')
plt.legend()
```

如图：在AR模型的基础上加上ma模型误差弥补，预估效果改善不少。

3.2 机器学习模型

3.2.1 LR (线性回归)

# 1.lr 模型 按照AutoReg自回归模型创建X特征矩阵
# 参数
maxlag = 3  # 滞后阶级
s = 365     # 季节性周期# 2. 创建二维滞后数组函数
def lagmat(x,maxlag):x_ = np.zeros((x.shape[0],maxlag))for i in range(maxlag):x_[:,i] = x.shift(-i)return np.roll(x_,shift=maxlag,axis=0)# 3. 生产训练集X特征 
data_lr_train = pd.DataFrame({'date':data_train['Date'],'y':data_train['number_sold'],'trend':np.arange(data_train.shape[0])})
data_lr_train['seasonal'] = data_lr_train['date'].dt.dayofyear# 4. 数据编码(季节性编码)
onehotencoder = OneHotEncoder()
data_lr_train.loc[:,[f's.{i}'for i in range(s+1)]] = onehotencoder.fit_transform(data_lr_train.loc[:,['seasonal']]).toarray()# 5. 添加滞后列
data_lr_train.loc[:,[f'L{i}' for i in range(1,maxlag+1)]] = lagmat(data_train['number_sold'],maxlag)
data_lr_train = data_lr_train.iloc[maxlag+1:,:]  # 剔除初始无滞后项数据# data_lr_train
#  date	y	trend	seasonal	s.0	s.1	s.2	s.3	s.4	s.5	...	s.359	s.360	s.361	s.362	s.363	s.364	s.365	L1	L2	L3
#  2011-01-06	727	4	6	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	735.0	722.0	748.0
#  2011-01-07	735	5	7	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	722.0	748.0	727.0
#  2011-01-08	733	6	8	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	748.0	727.0	735.0# 6.生成测试集
data_lr_test = pd.DataFrame({'date':data_test['Date'],'y':data_test['number_sold'],'trend':np.arange(data_train.shape[0],data_train.shape[0]+data_test.shape[0])})
data_lr_test['seasonal'] = data_lr_test['date'].dt.dayofyear
data_lr_test.loc[:,[f's.{i}'for i in range(s+1)]] = onehotencoder.transform(data_lr_test.loc[:,['seasonal']]).toarray()train_x,train_y = data_lr_train.iloc[:,2:],data_lr_train['y']# 7. 岭回归
lr = Ridge()
lr.fit(train_x,train_y)# 8. lr逐步迭代预测函数(将上一步预测结果放本次预测的滞后项特征上，迭代预测)
def forecast(estimator,data_test=data_lr_test):pre_lag = data_lr_train['y'][-maxlag:]  # 测试集初始滞后项(取训练集后p项)res = []   # 存储逐步预测结果for i in range(data_lr_test.shape[0]):test_x = np.r_[data_lr_test.iloc[i,2:],pre_lag].reshape(1,-1)  new_y = estimator.predict(test_x)pre_lag = np.r_[pre_lag,new_y][-maxlag:]res.append(new_y[0])return resres = forecast(lr,data_lr_test)# 9. 结果可视化
plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold'],label='训练观测值')
plt.plot(data_test['Date'],data_test['number_sold'],label='测试观测值')
plt.plot(data_test['Date'],res,label='测试预估值')
plt.title('按照ar自回归模型参数执行岭回归')
plt.legend()

在这里插入图片描述

如图：lr模型复现效果几乎与statsmodel中ar自回归预测结果一致。

3.2.2 Xgboost

# 1. xgboost 使用特征与lr保持一致
params = {           'eta': 0.3,'gamma': 0,'max_depth': 6,'lambda':1,    # L2正则'objective':'reg:squarederror','eval_metric':'mae'}dtrain = xgb.DMatrix(data=train_x,label=train_y)
xgb_model = xgb.train(params=params,dtrain=dtrain,num_boost_round=20)# 2. 逐步迭代预测函数(将上一步预测结果放本次预测的滞后项特征上，迭代预测)
def forecast(estimator,data_test=data_test):pre_lag = data_lr_train['y'][-maxlag:]  # 测试集初始滞后项(取训练集后p项)res = []   # 存储逐步预测结果for i in range(data_lr_test.shape[0]):test_x = np.r_[data_lr_test.iloc[i,2:],pre_lag].reshape(1,-1)  new_y = estimator.predict(xgb.DMatrix(test_x,feature_names=list(data_lr_test.columns[2:])+[f'L{i}' for i in range(1,pre_lag.shape[0]+1)]))pre_lag = np.r_[pre_lag,new_y][-maxlag:]res.append(new_y[0])return resres = forecast(xgb_model,data_test)# 3. 结果可视化
fg = plt.figure(figsize=(20,5))
plt.plot(data_train['Date'],data_train['number_sold'],label='训练观测值')
plt.plot(data_test['Date'],data_test['number_sold'],label='测试观测值')
plt.plot(data_test['Date'],res,label='xgbt预估值')
plt.plot(data_test['Date'],[max(res) for i in res],label='预估最大值')
plt.title('按照ar自回归模型参数执行xgbt回归')
plt.legend()