为ARIMA模型选择参数涉及通过分析和测试的组合来确定p、d和q。首先确定是否需要差分 (d) 来使时间序列平稳。像增广Dickey-Fuller (ADF) 测试一样执行单位根测试,如果p值很高,则应用差分直到序列达到平稳性。非平稳序列可能导致不准确的预测。接下来,通过检查自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图来识别p (AR阶) 和q (MA阶)。例如,在滞后k之后截止的PACF图表示AR(k) 过程,而截止的ACF图表示MA过程。试错法也可以帮助微调这些参数。网格搜索和信息标准等工具,如AIC (Akaike信息标准) 或BIC (贝叶斯信息标准),有助于评估具有不同参数的模型。使用这些来平衡模型的复杂性和准确性。像Python的statsmodels这样的现代库通过auto_arima这样的内置函数简化了参数选择,该函数自动测试p,d和q的组合。
时间序列分解是如何工作的?

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系统收集关于用户的数据,诸如浏览历史、过去的交互或人口统计信息。处理该数据以生成捕获其偏好的用户简档或嵌入。
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