返回 statsmodels.tsa 的训练集预测值
Returning training set predicted values with statsmodels.tsa
我一直在使用 statsmodels (v0.12.2) 包训练 ARIMA 模型，想看看模型如何适合训练数据
当前代码：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
#for some p,d,q
model = ARIMA(train, order = (p,d,q)
model_fit = model.fit()
正在尝试做：
我想根据实际训练值绘制训练集的预测。
阅读 this documentation 后，我一直在尝试使用以下内容：
model_fit.get_prediction()
但是，这个 returns:
<statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.PredictionResultsWrapper at 0x7f804bf5bbe0>
问题：
如何return这些训练集的预测值？
感谢您的建议！
我认为您正在寻找模型的拟合值，如果是这样就使用，
model_fit.fittedvalues
你可以找到一个完整的例子here。
我发现改变：
model_fit.get_prediction()
至
model_fit.get_prediction().predicted_mean
returns一个不完美但适合我分析的数组。
如果您有alternative/better方法，请post回答！
我一直在使用 statsmodels (v0.12.2) 包训练 ARIMA 模型，想看看模型如何适合训练数据
当前代码：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
#for some p,d,q
model = ARIMA(train, order = (p,d,q)
model_fit = model.fit()
正在尝试做：
我想根据实际训练值绘制训练集的预测。
阅读 this documentation 后，我一直在尝试使用以下内容：
model_fit.get_prediction()
但是，这个 returns:
<statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.PredictionResultsWrapper at 0x7f804bf5bbe0>
问题：
如何return这些训练集的预测值？
感谢您的建议！
我认为您正在寻找模型的拟合值，如果是这样就使用，
model_fit.fittedvalues
你可以找到一个完整的例子here。
我发现改变：
model_fit.get_prediction()
至
model_fit.get_prediction().predicted_mean
returns一个不完美但适合我分析的数组。
如果您有alternative/better方法，请post回答！