时间序列分析中的 statsmodels.tsa.arima

时间序列分析中的 statsmodels.tsa.arima,第1张

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# Fit model
model = ARIMA(y_train, order=( 1,1,1)) #自己调整参数
model_fit = model.fit()

解决办法:

(说明:因为之前那个被python抛弃了,说是换成更好的所有得直接从statsmodels.tsa.arima.model导入ARIMA包)

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Fit model
model = ARIMA(y_train, order=(1 ,1,1))
model_fit = model.fit()
或者
import statsmodels.api as sm
model_fit = sm.tsa.ARIMA(y_train, order=(1,1,1)).fit()

两种方法都是一样的效果,都能解决该问题

但我修改好,又遇到了第二个问题:
# Prediction with ARIMA
y_pred,pr,ens= model_fit.forecast(len(y_valid))

发现我回参变量值给多了,删除pr,ens即可
# Prediction with ARIMA
y_pred= model_fit.forecast(len(y_valid))
以上报错全部解决!

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/718904.html

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