Python Statsmodels 时间序列：使用 DeterministicProcess 生成确定性特征

Python Statsmodels 时间序列：使用 DeterministicProcess 生成确定性特征

在时间序列分析中，除了随机成分外，还可能存在一些确定性的因素，例如趋势、季节性等。Statsmodels 库中的 DeterministicProcess 类可以帮助我们生成这些确定性特征。

from statsmodels.tsa.deterministic import DeterministicProcess

dp = DeterministicProcess(
    index=tunnel.index,  # 训练数据的日期
    constant=True,       # 包含截距的虚拟特征
    order=1,             # 包含趋势的时间虚拟特征
    drop=True,           # 避免共线性需要删除某些特征
)
# `in_sample` 创建特征矩阵，对应于 `index` 中的日期
X = dp.in_sample()

X.head()

代码含义：

• 创建一个确定性过程对象 dp。
• index 参数指定了训练数据的日期。
• constant 参数设置为 True，表示包含截距的虚拟特征。
• order 参数设置为 1，表示包含趋势的时间虚拟特征。
• drop 参数设置为 True，表示避免共线性需要删除某些特征。
• 使用 dp 的 in_sample 方法生成特征矩阵 X。

该代码片段演示了如何使用 DeterministicProcess 类生成确定性特征，并将它们与时间序列数据结合起来。通过这种方式，我们可以更全面地理解时间序列数据的行为，并构建更准确的模型。