Я новичок в машинном обучении с использованием Python.
У меня есть данные временных рядов с несколькими идентификаторами (скажем, 100) с одинаковой отметкой времени в 12 месяцев (11 месяцев - данные поезда, 1 месяц - данные теста). Я попытался ARIMAX (Python) для одного идентификатора (ACF, PACF, тест ADF, чтобы получить заказ), позже вычислил MAE, RMSE для этого идентификатора (работал хорошо).
Теперь я хочу спрогнозировать все 100 идентификаторов в тестовой продолжительности (за последний месяц) и рассчитать средние значения MAE и RMSE для каждого дня и построить график распределения на 30 дней.
Есть ли функция, которая прогнозирует все идентификаторы.