预测statsmodel参数错误

我试图预测数组的outofsample值。 Python代码：预测statsmodel参数错误

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')

我得到这个error.I看，我已经给出了两个说法，但编译回报，我已经给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

来源

2016-04-19 jokeroor

的错误消息是奇怪的 - 显然'3'是*至少'2' *，所以它没有很大的意义。你是积极的，这是你收到的确切消息？ –

是的，我确定。我已更新完整的错误 – jokeroor

的ARIMA.predict的调用签名是

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

因此，当您拨打r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31'),self被绑定到r，并且值被绑定到start和end，但是所需的位置标记params未被绑定。这就是为什么你得到错误的原因

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

不幸的是，错误消息是误导。 “给定3”是指r,start和end。 “2个参数”是指两个必需的参数，即self和params。问题是需要位置参数params没有给出。

要解决该问题，您需要参数。通常你通过拟合发现这些参数：

r = r.fit()

调用

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

r.fit()返回statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResultsWrapper其有这么调用ARIMAResultWrapper.fit不需要经过params“的出炉”的参数之前。

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

来源

2016-04-19 12:26:24 unutbu

非常感谢 – jokeroor

预测statsmodel参数错误

回答

相关问题