我是使用 ARIMA 模型的新手，经过几天的研究并进行了研究 - 我不确定如何解释我的模型的性能......

这是.head()我的数据框的样子：

如您所见，它的索引日期为 4 次观察/月，从 2017 年 6 月 1 日开始。此 df 有 138 个填充的_COST观测值或 155 个空观测值，用于未来预测。

现在，开始测试/理解我的 df，这是我的滚动平均值、滚动标准和残差图的外观：

在这里，我可以确认几件事：它有上升趋势，没有季节性，方差变化不大，残差接近0。

最后，在完成所有这些之后 - 我继续查看我的 ARIMA 模型预测......我决定使用 (1,1,0) 或差分一阶自回归模型，好像它是我心中的正确选择（请让我知道我是否错了！）这是我的模型的表现；我决定预测过去 12 周，放大后的结果如下：

所以，从视觉上看，我对此不太满意......在 y 轴上看这个，因为我正在使用 $0.## 美分，它几乎达到了正确的数字。

这是好/坏的表现吗？是否有一些指标需要寻找（例如精度、准确度、f-1 或与其他机器学习模型一起使用的那种性质的东西？）

请告诉我！非常感谢所有信息和帮助，因为我才刚刚开始我的专业数据科学之旅:)