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我对如何使用 ARIMA 进行预测/预测感到非常困惑。

假设我们有一个名为的系列y_orig，我们分为y_train和y_test。假设它y_orig不是静止的，我们可以使用下面的代码拟合 ARIMA

# fit ARIMA model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model = ARIMA(y_train, order=(2,1,2))
model_fit = model.fit(disp=0)
print(model_fit.summary())

拟合模型后，我们可以使用下面的代码进行预测

n_periods = len(`y_test`)

fc, -, - = model_fit.forecast(n_periods, alpha=0.05)  # 95% conf

该值fc应该给出一个预测，然后我与之比较y_test。请注意，正如预期的那样，y_test在训练阶段不使用。另请注意，我不是在寻找滚动预测，而是在寻找参数（一旦训练）固定的长期预测。

我很困惑，因为y_test在预测阶段根本没有使用。
例如，如果我们要使用其他预测模型（如 Keras 或 tensorflow）。我们会这样编码。

首先，我们将模型拟合到我没有展示的训练阶段——这对我的问题无关紧要。in sample然后我们使用下面的代码预测并查看我们的拟合程度。

y_pred_train=model.predict(y_train)

然后我们测试模型out of sample如下：

y_pred_test=model.predict(y_test)

在这种情况下，参数不会重新估计，y_test而是在测试阶段用于预测下一个值（具有固定参数）。

因此，我对 ARIMA 感到困惑。为什么我们不对 ARIMA 模型做同样的事情？

请帮助我理解，因为我很困惑。

非常感谢！！

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我认为您对代码块中的.fit和有点困惑。在这里只是一个命名不佳的变量，它应该只是，我要预测的数据。该模型没有训练/测试阶段，它不是自学的。它对输入数据进行统计分析，并进行预测。如果要进行另一次预测（在 上），则需要进行另一次统计分析（使用）并进行另一次预测（使用）。该模型在训练阶段没有任何训练，与任何先前“拟合”的数据相关的任何内容都不会保存在模型中。您不能使用“拟合”模型来预测其他数据样本。y_trainARIMAy_trainyARIMAy_testmodel.fitmodel.forecastARIMAweightsARIMA

于 2020-05-30T10:09:32.257 回答