预测statsmodel参数错误

小丑

我正在尝试预测数组的样本外值。Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

    dates = pd.date_range('2012-07-09','2012-07-30')
    series = [43.,32.,63.,98.,65.,78.,23.,35.,78.,56.,45.,45.,56.,6.,63.,45.,64.,34.,76.,34.,14.,54.]
    res = pd.Series(series, index=dates)
    r = ARIMA(res,(1,2,0))
    pred = r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31')

我收到这个错误，我看到我给出了两个参数，但是编译器返回了我给出的3。

Traceback (most recent call last):
  File "XXXXXXXXX/testfile.py", line 12, in <module>
    pred = r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31')
TypeError: predict() takes at least 2 arguments (3 given)

请帮忙

算了吧

的呼叫签名ARIMA.predict为

predict(self, params, start=None, end=None, exog=None, dynamic=False)

因此，当您调用时r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31')，self被绑定到r，并且值被绑定到start，end但是所需的位置params不被绑定。这就是为什么你得到错误

TypeError: predict() takes at least 2 arguments (3 given)

不幸的是，错误消息具有误导性。“给定3”指的是r，start和end。“ 2个参数”是指两个必需的参数，self和params。问题是没有给出所需的位置参数params。

要解决此问题，您需要参数。通常，您可以通过拟合找到这些参数：

r = r.fit()

致电之前

pred = r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31')

r.fit()返回statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResultsWrapper具有参数“烘焙”的，因此调用ARIMAResultWrapper.fit不需要通过params。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

dates = pd.date_range('2012-07-09','2012-07-30')
series = [43.,32.,63.,98.,65.,78.,23.,35.,78.,56.,45.,45.,56.,6.,63.,45.,64.,34.,76.,34.,14.,54.]
res = pd.Series(series, index=dates)
r = ARIMA(res,(1,2,0))
r = r.fit()
pred = r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31')
print(pred)

产量

2012-07-31   -39.067222
2012-08-01    26.902571
2012-08-02   -17.027333
...
2012-08-29     0.532946
2012-08-30     0.532447
2012-08-31     0.532780
Freq: D, dtype: float64

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