各モデルの詳細はWikipedia等を参照していただくとして,基本的にARMAは,AR , MAを含有するモデルであり, ARIMA は,ARMA を含むモデルなので,ライブラリとしては ARIMA がサポートされていれば,上記4つのモデルはすべて対応可能となる.但し,StatsModelsではAPIとしてAR, ARMA, ARIMA が用意されている. 今回,分析を行うデータとして,"Nile" を取り上げた. Nile River flows at Ashwan 1871-1970 This dataset contains measurements on the annual flow of the Nile as measured at Ashwan for 100 years from 1871-1970. There is an apparent changepoint ne
![回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/008d3b329a6b71731d2018f75ee4f4348ced5663/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU1JTlCJTlFJUU1JUI4JUIwJUUzJTgzJUEyJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJUFFJUU2JUFGJTk0JUU4JUJDJTgzJTIwLSUyMEFSTUElMjB2cy4lMjBSYW5kb20lMjBGb3Jlc3QlMjBSZWdyZXNzaW9uJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz04YjdlYjlkMWFmNmU2NTE5NWQ4ODVmYTgyMWFkOGU0Mw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBUb21va0lzaGlpJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01NGYzODBhZThlNjk2ZmUzODgyZmI2OTdhNGI2NjYwNw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6026222d573dfdf6d150166e9fd4d047)