问题标签 [pmdarima]
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python-3.x - 如何优化傅里叶级数中“k”的最佳值
我尝试在 pmdarima 包中使用 autoARIMA 预测 700 种不同的产品。对于季节性，傅里叶级数更容易，因为所有产品的模式都不同。
但是，如何根据循环中的产品选择不同的“k”值。是否有任何测试或优化功能可以这样做？
请建议。谢谢你。
python - 使用 pyton 自动估计 auto_arima 中的最佳参数
任何人都可以帮助我估计自动 arima 的最佳参数。
我正在使用以下脚本，但不确定如何从模型摘要中提取最佳参数。
请指教。
python-3.x - 在 python 中使用 ARIMA 进行预测/预测 - 它是如何工作的？
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
拟合模型后，我们可以使用下面的代码进行预测
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。
然后我们测试模型out of sample如下：
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！！
python-3.x - 如何从 pmdarima 模块中的 pipe.fit() 获取 AIC 值
我需要获得最好的估算器，例如 AIC、BIC
摘要：输出
如何获取估算器值？谢谢
python - 使用 AIC 评估 ARIMA 模型
最近遇到了 ARIMA/季节性 ARIMA，我想知道为什么选择 AIC 作为模型适用性的估计器。根据Wikipedia的说法，它评估拟合的优度，同时惩罚非简约模型以防止过度拟合。许多网格搜索函数（如Python或Rauto_arima中的）将其用作评估指标，并建议具有最低 AIC 的模型作为最佳拟合。
但是，在我的情况下，选择一个简单的模型（具有最低 AIC -> 少量参数）只会产生一个模型，该模型强烈遵循先前的样本内观察结果，并且在测试样本数据上表现非常糟糕。我看不出仅通过选择少量参数如何防止过度拟合......
ARIMA(1,0,1)(0,0,0,53); AIC=-16.7
我是不是误会了什么？有什么办法可以防止这种情况发生？
python - 无法从 pmdarima Jupyter 导入 auto_arima
我正在尝试从 pmdarima 导入 auto_arima 函数，但遇到问题并且无法这样做。
错误信息如下：
我使用命令安装了 pmdarima 并且成功了。
但是我无法在pmdarima包中导入 auto_arima 函数。我已经尝试升级其他帖子中提到的numpy，但这仍然没有解决问题。
有人对这种类型的错误有任何想法吗？非常感谢！
time-series - 如何设置 ARIMA 参数 p、q、d 还是我应该选择 Auto ARIMA？
我试图为非平稳但预测很差的时间序列设置 ARIMA 参数 p,q,d，我相信这是因为我为 p,q,d 选择的值。如果有人可以解释如何设置这些参数或我应该去 Auto ARIMA 吗？
python - Conda 骨架 pypi 因 pmdarima 失败——AttributeError numpy disutils
我正在尝试在 conda env 中安装 pmdarima 包，因为它需要 statsmodels <0.12，并且我还想为此项目使用 statmodels 最新版本。我的理解有限，但我第一次尝试
conda skeleton pypi pmdarima
这与下面描述的 numpy disutils 相关的相同 AttributeError 失败。
与这个问题中的提问者类似：Conda skeleton pypi: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'我也无法让它工作。
conda install -n _build numpy
然后我尝试了上面链接的 SO 问题中提出的建议并运行：
conda skeleton pypi --extra-specs numpy pmdarima
这会导致输出很长，但据我所知，关键是：
有任何想法吗？提前非常感谢您，非常感谢！
python - 为什么我的 PMdarima 只尝试最高 5 的 PDQ 值
我是 pmdarima 的新手，我试图使用 pmdarima 来找到最合适的模型。我已将最大 p、d、q 值设置为 9（或其他更高的数字）。但是，我认为它最多只能运行 5 个。是否有任何原因，或者我必须更改模型中的参数。欣赏！！
代码：
结果：
python - ndiffs pmdarima（时间序列）中的不同结果
我正在分析一个时间序列。它显然具有趋势和季节性成分。当我进行 adf 根测试时，我得到一个 0.98 的 p 值，这意味着它是非平稳的。
但是当我在 pmdarima 中进行 ndiffs 时，Philippe Perron 和 Dickey Fuller 返回 0，此时显然有趋势。KPSS 返回 1，这似乎更准确。当 nsdiffs 显然是静止的时，也会发生同样的情况。
我做错了什么？为什么我得到不同的结果？这是否意味着没有趋势？
另一方面，stattools中adf测试中的“回归”参数是什么意思。当系列有趋势时是否使用“ct”？常数是异方差的同义词吗？