将auto_arima预测值绘制在实际值之上

auto_arima是一个自动化的时间序列预测模型选择工具，它可以根据给定的时间序列数据自动选择最佳的ARIMA模型。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以捕捉时间序列数据中的趋势和季节性。

将auto_arima预测值绘制在实际值之上可以帮助我们直观地比较预测结果与实际观测值之间的差异。通过这种可视化方式，我们可以评估模型的准确性和预测能力。

在绘制图表时，通常将时间序列数据的实际观测值用线条或散点图表示，然后将auto_arima模型的预测值用另一种颜色或符号绘制在实际观测值之上。这样可以清晰地展示预测值与实际值之间的差异，帮助我们判断模型的预测效果。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列与时间序列分析和预测相关的产品和服务，例如腾讯云的时序数据库TSDB、云函数SCF、人工智能平台AI Lab等。这些产品和服务可以帮助用户进行时间序列数据的存储、处理、分析和预测，提高业务的效率和准确性。

腾讯云TSDB是一种高性能、高可靠的时序数据库，适用于存储和查询大规模的时间序列数据。用户可以将时间序列数据存储在TSDB中，并使用其提供的查询和分析功能进行数据处理和预测。

腾讯云SCF是一种无服务器计算服务，用户可以使用SCF编写和运行自己的自定义函数。在时间序列预测中，用户可以编写一个函数来调用auto_arima模型进行预测，并将预测结果绘制在实际观测值之上。

腾讯云AI Lab是一个人工智能开发平台，提供了丰富的机器学习和深度学习工具。用户可以使用AI Lab中的时间序列分析工具来进行数据处理和模型训练，然后使用auto_arima模型进行预测，并将预测结果可视化展示。

总之，通过使用auto_arima模型进行时间序列预测，并将预测值绘制在实际值之上，可以帮助我们评估模型的准确性和预测能力。腾讯云提供了一系列与时间序列分析和预测相关的产品和服务，可以帮助用户进行时间序列数据的存储、处理、分析和预测。