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我正在尝试从 pmdarima 库的 auto_arima 模型中提取估计（未预测）值，但我无法做到。我已经尝试过：modl.fit()它不会生成稍后我需要它们与训练值一起绘制的值 len(train) = len(mod1.fit())

import pmdarima as pm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


data = pm.datasets.load_lynx()
train, test = model_selection.train_test_split(data, train_size=90)

# Fit a simple auto_arima model
modl = pm.auto_arima(train, start_p=1, start_q=1, start_P=1, start_Q=1,
                     max_p=5, max_q=5, max_P=5, max_Q=5, seasonal=True,
                     stepwise=True, suppress_warnings=True, D=10, max_D=10,
                     error_action='ignore')

# ---- plot (train and fitted (yhat) values
plt.plot(train)
plt.plot(modl.fit())
plt.show()
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我有疑问，但在这里我对我的问题提出了一个假设的答案，如果不是，请纠正我：

预测原始训练（样本内）时间序列值。当想要可视化拟合并定性地检查模型的功效，或者想要计算模型的残差时，这可能很有用。 参考

plt.plot(train)
plt.plot(modl.predict_in_sample() )
plt.show()

该函数predict_in_sample()允许提取估计值，在 RI 的情况下，假设它是modl$fit

于 2020-11-15T02:42:02.653 回答