如今是網際網路高速發展新時期，需要高科技的產品應用到人們的生活中去，但是很多高科技產品都離不開程式設計的開發。就好比最近人們常常提起的python自迴歸模型。那麼可能有人就要問了，python自迴歸模型是什麼?打個比方，在python自迴歸模型中，我們經常可以用現在產品的價格，可以粗略的推算出明天產品的價格，這就是我們要討論的在自迴歸模型中對python產品的預測。
python自迴歸模型是什麼?
自迴歸模型或簡稱為AR模型，僅依靠過去的時間值來預測當前值。這是一個線性模型，其中當前期間的值是過去結果的總和乘以數字因子。我們將其表示為AR(p)，其中“ p”稱為模型的階數，表示我們要包括的滯後值的數量。
例如，如果我們將X作為時間序列變數，則AR(1)(也稱為簡單自迴歸模型)將看起來像這樣：
X t = C + ϕ 1 X t-1 + ϵ t
讓我們仔細研究這個等式的不同部分，以確保我們很好地理解這個概念。
X t-1是多少?
對於初學者，X t-1表示上一期間的X值。
讓我們詳細說明。
如果“ t”代表今天並且我們有每週值，那麼“ t-1”代表上週。因此，X t-1描述了一週前記錄的值。
ϕ 1是什麼?
係數ϕ 1是一個數字常數，通過該常數我們可以將滯後變數(X t-1)相乘。您可以將其解釋為先前值的一部分，該值會保留在將來。值得注意的是，這些係數應始終在-1和1之間。
讓我解釋一下原因。
如果係數的絕對值大於1，則隨著時間的流逝，它將無可估量地爆炸。
起初，這個想法似乎令人困惑。因此，讓我們看一個數學示例。
假設我們有一個包含1000個觀測值的時間序列，ϕ 1 = 1.3並且C = 0。
然後，X 2 = 0 + 1.3 X 1
既然X 3 = 1.3 X 2，我們可以用(1.3 X 1)代替X 2，得到X 3 = 1.3(1.3 X 1)= 1.3 2 X 1。然後，隨著累積的時間越多(例如X 50)，係數增加的幅度就越大(1.3 49 X 1)。
當我們到達第1000個週期時，我們將得到X 1000 = 1.3 999 X 1。這意味著這些值會繼續增加，最終比初始值要高得多。這顯然不是預測未來的可靠方法。
什麼是ε 牛逼?
好了，現在我們需要打破方程的唯一部分是ε 牛逼。這就是所謂的殘留，並代表週期t和正確的值(ε我們的預測之間的差噸 = Y 噸 - ŷ 噸)。這些殘差通常是不可預測的差異，因為如果存在某種模式，它將被模型的其他現有因素捕獲。
我們如何解釋自迴歸模型?
現在我們知道模型的所有部分代表什麼，讓我們嘗試對其進行解釋。根據等式，在給定時期(X值噸)等於某個部分(φ 1中的最後一個時間段(X值)T-1 )，加上一些恆定基準的和不可預測的衝擊ε 噸。
瞭解我們在給定的資料集上不僅僅使用任何自迴歸模型至關重要。我們首先需要確定要在分析中包括多少個滯後(過去值)。
具有更多滯後的自迴歸模型
例如，有關氣象條件的時間序列將不僅僅依賴於一天前的天氣統計資料。可以肯定地說，它將使用過去7天的資料。因此，該模型應考慮最多7個週期的值。
從數學的角度來看，使用兩個滯後的模型(AR(2))如下所示：
X t = C + ϕ 1 X t-1 + ϕ 2 X t-2 + ϵ t
如您所料，更復雜的自迴歸模型將包含更多滯後值X t-n以及它們相關的係數ϕ n。
我們包含的滯後越多，我們的模型就越複雜。
模型越複雜，我們必須確定的係數就越多，結果，其中某些係數不重要的可能性就越大。
現在，通常來說，考慮到更多資料進行預測的模型通常會更好。但是，如果係數(ϕ 1，ϕ 2，…… n)與0的差別不大，則它們對預測值沒有影響(因為ϕ k X t-k = 0)，因此將它們包括在內幾乎沒有意義。在模型中。
當然，無法手動確定這些係數的重要性。
對我們來說幸運的是，Python非常適合這項工作。藉助方便的庫(例如Pandas和Statsmodels)，我們可以為任何給定的資料集確定最合適的自迴歸模型。
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