Statsmodels：ARIMA 给出少于指定数量的预测

Question

我在时间序列问题上使用 ARIMA。具体来说，我正在使用 Sklearn 的 TimeSeriesSplit 来执行交叉验证。不幸的是，当我要求 30 个时，我得到了 3 个预测。这是我所做的：

    Y_train = Y_train.astype(float)
    # build basic ARIMA model
    arima_model = ARIMA(Y_train, order=(2,0,1))
    # fit it
    arima_results = arima_model.fit()
    # predict next len(test) values
    preds = arima_results.forecast(steps=len(Y_test))
    print("len of y_train:", len(Y_train))
    print("len of y_test:", len(Y_test))
    print("len of preds:", len(preds))

我回来了：

len of y_train: 56
len of y_test: 30
len of preds: 3

这会在我计算 mean_squared_error 时导致错误，因为预测的长度 (3) 与我的测试集 (30) 不同。这是错误：

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [3, 30]

知道我在搞什么鬼吗？

谢谢！

Answer 1

From the documentation, fit returns ARIMAResults 的一个实例，它提供了 forecast 方法。

return value is a tuple，其中每个元素是一个长度合适的数组，具有不同类型的结果计算。所以看起来你想和

一起工作

preds[0]

而不是直接看preds。

Statsmodels：ARIMA 给出少于指定数量的预测

Statsmodels: ARIMA giving less than specified number of predictions

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