时间序列预测中 SARIMA 模型的网络搜索调参优化实战

时间序列预测是一种对数据进行建模和预测的方法，它可以应用于多个领域，如经济学、气象学、股票市场等。SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种广泛应用于时间序列预测中的统计模型，它结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的特性，能够对时间序列数据的趋势和季节性进行建模。

在使用 SARIMA 模型进行时间序列预测时，模型的参数选择对预测结果的准确性至关重要。常规方法是手动调整参数值，但这种方法耗时且困难，很难找到最佳的参数组合。为了解决这个问题，我们可以使用网络搜索算法来自动化地寻找最优参数。

本文将介绍基于 SARIMA 模型的网络搜索调参优化实战，并提供相应的源代码。让我们开始吧！

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含时间序列数据的 CSV 文件，其中每一行代表一个时间点的观测值。我们首先加载数据集，并进行必要的预处理。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv'