時系列データをARIMAモデルに入れても予測値がほぼ０となってしまう。

使用環境

JupyterLab
Windows10　1809

時系列データをARIMAモデルに学習させ、機械の故障予知を行いたい。

投入する時系列データは非定常過程のものです。
※データの詳細は記載できないことをご了承ください。
※7月13日にがくんと下がっているのは部品を交換したからです。

ARIMAモデルでパラメータを（2,1,0）前半30点（7月1日まで）を学習させました。
なぜ予測値がほぼ0で推移しているのでしょうか？

一時階差系列をADF検定した値は0.05以下だったため単位根過程は成り立っていると思います。
なのに予測値はほぼ0となるのはなぜでしょうか？

機械学習初心者のため、ARIMAモデルの理解が足りずこういった結果が出力される原因がわかりません。

ちなみにパラメータを（9,0,0）で実行した際は値のトレンドを捉えられ予知に繋げられそうに見えます。
しかし、階差を取っていない時系列データはADF検定で非定常であるとでたため、モデルとして成立しないのではないかと思いました。
パラメータの調整等、助言を頂ければと思います。

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回答1件

自己解決

こちらの件自己解決をしましたのでCloseとさせていただきます。

ARIMAで階差系列を取った際に未来予測値がほぼ0になってしまう問題ですが、
グラフのプロットの引数に以下をしていすることで原系列にそった形で予測値をプロットすることができました。
学習自体は正常に言っており、プロットの仕方に問題があったようです。

Python
1plt.plot(results_d0.predict(1, len(y),typ='levels').values, 
2         '--', label='forecast')

投稿2020/12/14 00:07

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