python - 具有相同时间戳的多个时间序列上的 ARIMAX

Question

我是使用 python 进行机器学习的新手。我有具有多个 ID（例如 100）的时间序列数据，其时间戳为 12 个月（11 个月 - 训练数据，1 个月 - 测试数据）。我在单个 ID（ACF、PACF、ADF 测试以获取订单）上尝试了ARIMAX（Python），后来计算了该 ID 的 MAE、RMSE（效果很好）。现在我想预测测试持续时间（过去 1 个月）中的所有 100 个 ID，并计算每天的平均 MAE 和 RMSE，并绘制 30 天的分布。
是否有预测所有 ID 的功能。