预测 statsmodel 参数错误

Question

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')

我得到这个 error.I 看到我给了两个参数但是编译器 return 我给了 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

Answer 1

ARIMA.predict的调用签名是

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

因此，当您调用 r.predict(start='2012-07-31', end='2012-08-31') 时，self 绑定到 r，值绑定到 start 和 end，但所需的位置arument params 不受约束。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。 “3给定”指的是r、start和end。 “2 个参数”指的是两个必需的参数，self 和 params。问题是 required 位置参数 params 没有给出。

要解决此问题，您需要参数。通常你通过拟合找到那些参数：

r = r.fit()

在调用

之前

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

r.fit() returns 一个 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResultsWrapper 其中有参数 "baked in" 所以调用 ARIMAResultWrapper.fit 不需要传递 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

预测 statsmodel 参数错误

predict statsmodel argument Error

python

statsmodels