问题标签 [pmdarima]

在这里，我试图保存 autoARIMA 使用 AIC 和 BIC 详细信息生成的所有模型。

当我引用 arima_model 时，我只得到最好的模型。如何检索所有模型以及每个模型的参数？

我正在做一个经过训练的 autoarima 模型等。我正处于需要使用该模型进行一些预测的阶段（该模型是使用 5 年的数据训练的，我需要预测明年） .

初始数据集是一个简单的时间序列数据集；

到目前为止的步骤；

以上给了我一个满意的模型。

当我尝试使用以下内容进行预测时；

我不断收到错误消息；

我试图解决所有问题，但似乎无法理解如何提供“X 数组”或错误告诉我什么？

如果有人有任何见解或无论如何可以提供帮助，我将不胜感激。

谢谢。

我目前正在尝试使用来自 pmdarima 的 Auto_ARIMA 来拟合时间序列预测模型，并将预测值和预测置信区间作为输出。但是当我尝试将置信区间输出分配给熊猫数据框时，它给了我一些错误。这是代码和错误：

如果有人可以帮助我，真的很感激，非常感谢

我有一个以下数据框，其中列数一直到 2000 和 1000 行

我正在尝试在所有列上运行 auto-arima 并获取预测值。这就是我到目前为止所拥有的

我收到以下错误

Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in column_or_1d(y, warn) 919 return np.ravel(y) 920 --> 921 raise ValueError( 922 "y 应该是一维数组，" 923 "得到了一个形状 {} 的数组。".format(shape))

ValueError: y 应该是一个一维数组，得到一个形状为 (142, 4) 的数组。

关于我能做些什么来解决这个问题的任何想法。

提前致谢

'有人可以分解这段代码吗？如何在没有循环的情况下设置 groupby 和 set_index'

Can I use this model without using the **def function** and instead of using MAPE calculations in the function, Can I use the MAPE calculations after running the model (separately)

' 代码来自此页面https://github.com/adib0073/Importance_Forecastability_Segmentation/blob/master/ABC-XYZ%20Analysis.ipynb '

'谢谢'

我正在研究一个时间序列问题，并想尝试 ARIMA 模型。

但是在工作时，我被困在 pmdarima 没有安装到 Google Colaboratory 上。

该命令将永远运行，既不会引发任何错误，也不会完成执行。

我对 Python 上的 ARIMA 模型有疑问。

首先，我有一个 Pandas 训练数据框。我的时间序列是固定的，我想尝试非常简单的模型 ARIMA(1,0,0)。为此，我运行此代码：

我有这个结果：

由于我在时间序列中的值介于 2e7 和 3.5e7 之间，我认为 const 值不正确。

让我们尝试另一种方法：

当然，结果是 ARIMA(1,0,0)，这就是结果：

这种方法似乎给出了很好的参数。实际上，常数项在 8e6 左右，预测值可以手动计算。从第一种方法开始，我不能这样做，因为对于 ARIMA(1,0,0)，等式是：X_t = coef x X_{t-1} + cst。

假设 X_{t-1} = 3.1e7。

对于 sta.ARIMA 方法（第一个）： X_t = 3.1e7*0.687 + 2.742e7 = 4.8717e7

对于 pm.auto_arima 方法（第二个）： X_t = 3.1e7*0.7003 + 8.204e+06 = 2.99133e7

数据框不包括高于 3.5e7 的值。第一个预测值是错误的。

你有没有遇到过这个问题？

我想知道 pmdarima python 包中是否有可用的 Durbin-Watson 测试。我正在使用 Auto-Arima 函数来构建我的模型，但我不确定如何量化验证系列中的自相关。谢谢你。

我正在使用 SARIMAX 并使用 pmdarima 模块中的 auto_arima() 进行回归。

我已经研究了各种进行变量选择的方法（在最终模型中只保留相关变量），但其中大多数都集中在分类问题上。

对于回归方法，使用的方法是 OLS，我试图使用 SARIMAX（最大似然）。

如何从 pmdarima 实现特征选择以及 SARIMAX / auto arima？

我有一个 427 天的温度数据集（每日温度数据）我正在训练 ARIMA 模型 360 天，并尝试预测其余 67 天的数据并比较结果。在将模型拟合到测试数据中时，我只是得到一条直线作为预测，我做错了什么吗？`