学习笔记31-自回归-建立时间序列预测模型(ARIMA方法)_自回归预测

对视觉类论文详解（免费）感兴趣的同学，可以关注微信公众号 李卓璐随手记，将会不定期发布，注意查收哦~

时间序列(Time Series）定义： 按照时间的顺序把一个随机事件变化发展的过程记录。
安装包

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

from matplotlib.pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize']=15,6
1
2
3
4
5
6
7

一、实验数据

数据集包含了两组数据：Cv值-湿度（float型）以及检测的相对时间（object型）。