Я пытаюсь использовать многовариантные временные ряды для набора данных.Как я могу предсказать точки данных на следующие 10 недель?
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR
df = pd.read_csv('SomeData.csv') # 10 years worth of weekly data
df.columns: weekly,col1,col2
dtypes: weekly is datetime64[ns], col1,col2 with numerical values
df = df.set_index('weekly')
# Make final predictions
model = VAR(endog=ds)
model_fit = model.fit()
yhat = model_fit.forecast(model_fit.y, steps=1)
print(yhat)
# I get this from above [[1.71417524 2.65237582 8.17163656]]
Похоже, я получаю только единичные предсказанные точки данных.Как мне проецировать данные следующей недели за определенные недели в Python?Я прошел обучение и проверку, я не поместил это здесь.Есть ли параметр, который я мог бы передать во временных рядах в Python?Не могу найти его?Я не использовал пакеты statsmodels прежде, я также пытался просматривать документацию.Большое спасибо за помощь!