在Pandas中，可以使用pandas.Series.autocorr方法來評估ARIMA模型的性能。該方法可以計算時間序列數據的自相關性，即時間序列與其自身滯后版本之間的相關性。通過比較實際觀測值和模型預測值的自相關性，可以評估ARIMA模型的性能。
具體步驟如下：
示例代碼如下：
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 生成時間序列數據并擬合ARIMA模型
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()
# 生成模型預測值
predictions = model_fit.predict()
# 將實際觀測值和模型預測值轉換為Series對象
data_series = pd.Series(data)
predictions_series = pd.Series(predictions)
# 計算實際觀測值和模型預測值的自相關系數
data_autocorr = data_series.autocorr()
predictions_autocorr = predictions_series.autocorr()
# 輸出自相關系數
print("實際觀測值的自相關系數：", data_autocorr)
print("模型預測值的自相關系數：", predictions_autocorr)
通過比較實際觀測值和模型預測值的自相關系數，可以評估ARIMA模型的性能。如果模型預測值的自相關系數接近實際觀測值的自相關系數，則說明模型性能較好。
