pmdarima 保存 auto.arima aic 值
pmdarima save auto.arima aic values
有没有办法保存这个 AIC 值?
我想对这些值进行排序以查看哪个模型的 AIC 最低,以便对 AIC 较低的模型进行交叉验证enter image description here
我在 pmd arima (alkaline-ml/pmdarima) 的 GitHub 页面看到了这个问题。
答案来自积极维护pmdarima的Taylor G. Smith
有两种方法。
1)
第一个是将参数 return_valid_fits 设置为 True。参见 pmdarima 1.8.0 documentation:
return_valid_fits : bool, optional (default=False)
If True, will return all valid ARIMA fits in a list. If False (by
default), will only return the best fit.
示例:
import pmdarima as pm
sxmodel = pm.auto_arima(endog[:n_train],exog[:n_train], start_p=0, start_q=0, max_p=2, max_q=2,
start_P=0,start_Q=0, max_P=2,max_D=1,max_Q=2, m=7, seasonal=True,
d=0, trace=True, error_action='trace',suppress_warnings=True, stepwise=True)
sxmodel
在第一种情况下,sxmodel 将是一个包含有关拟合模型的信息的元组
2)
另一个正在使用 sys 模块:
import sys
orig_stdout = sys.stdout
f = open('out.txt', 'w')
sys.stdout = f
# fit your model
model = pm.auto_arima(...)
sys.stdout = orig_stdout
f.close()
有没有办法保存这个 AIC 值?
我想对这些值进行排序以查看哪个模型的 AIC 最低,以便对 AIC 较低的模型进行交叉验证enter image description here
我在 pmd arima (alkaline-ml/pmdarima) 的 GitHub 页面看到了这个问题。
答案来自积极维护pmdarima的Taylor G. Smith
有两种方法。
1)
第一个是将参数 return_valid_fits 设置为 True。参见 pmdarima 1.8.0 documentation:
return_valid_fits : bool, optional (default=False)
If True, will return all valid ARIMA fits in a list. If False (by default), will only return the best fit.
示例:
import pmdarima as pm
sxmodel = pm.auto_arima(endog[:n_train],exog[:n_train], start_p=0, start_q=0, max_p=2, max_q=2,
start_P=0,start_Q=0, max_P=2,max_D=1,max_Q=2, m=7, seasonal=True,
d=0, trace=True, error_action='trace',suppress_warnings=True, stepwise=True)
sxmodel
在第一种情况下,sxmodel 将是一个包含有关拟合模型的信息的元组
2)
另一个正在使用 sys 模块:
import sys
orig_stdout = sys.stdout
f = open('out.txt', 'w')
sys.stdout = f
# fit your model
model = pm.auto_arima(...)
sys.stdout = orig_stdout
f.close()