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我在conda环境中安装了pmdarima。
( pmdarima )
1.1.0
当我运行python时，我可以导入pmdarima。
(pmdarima) > python
由conda_x(缺省，2019年3月20日，01:38:26)包装的
更多信息请键入“帮助”、“版权”、“信用”或“许可”。
来自pmdarima.arima进口auto_arima的相关相关auto_arima
亲水相>>>
但是，当我运行一个导入pmdarima包的python脚本时，我会得到这个错误。
(pmdarima) > python pmdarima.py
浏览 1提问于2019-03-22得票数 0
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试图使用金字塔的自动arima功能，却无处可寻。
导入整个类：
import pyramid
stepwise_fit = auto_arima(df.Weighted_Price, start_p=0, start_q=0, max_p=10, max_q=10, m=1,
start_P=0, seasonal=True, trace=True,
error_action='ignore', # don't want to know if an order does no
浏览 6提问于2017-11-20得票数 9
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假设我构建了一个ARIMA模型，我想在破折号上显示模型摘要，和python完全一样，我怎么能这样做呢？下面是一个示例代码。(我使用的是colab，因此是app = JupyterDash() )
import yfinance as yf
import dash
import dash_html_components as HTML
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
app = JupyterDash()
data = yf.download("AAPL", start="2017-01-01",
浏览 3提问于2022-03-29得票数 0
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我在试着做这个。
pip install pyramid-arima
然后，像这样打电话给图书馆。
import pyramid
from pyramid.arima import auto_arima
整个堆栈的痕迹都很大。我不知道在这里复制/粘贴所有东西是否有意义，但似乎这些都是错误。
Building wheels for collected packages: pyramid-arima
Building wheel for pyramid-arima (setup.py) ... error
ERROR: Command errored out with exit statu
浏览 4提问于2021-07-19得票数 0
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当我试图解开我建立的ARIMA模型时，我得到了下面的错误。
Traceback (most recent call last):
File "app.py", line 42, in <module>
loaded_model = joblib.load('./models/arima2.model')
File "/Users/sparshbohra/Desktop/adsl/cb/server/cb_analytics_venv/lib/python3.7/site-packages/joblib/numpy_pickle
浏览 15提问于2021-12-13得票数 0
我在python中编写了一个代码来生成ARIMA模型的序列并确定它们的AIC值来比较them.The代码如下，
p=0
q=0
d=0
for p in range(5):
for d in range(1):
for q in range(4):
arima_mod=sm.tsa.ARIMA(df,(p,d,q)).fit()
print(arima_mod.params)
print arima_mod.aic()
我收到一条错误消息如下，
TypeError
浏览 5提问于2015-06-09得票数 1
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我尝试用Python使用statsmodel的arima函数进行时间序列预测，它给出了与r的arima函数不同的结果。我用了同样的超参数。
R版本：
fit <- arima(data[1:9000,3], order = c(3,0,3), seasonal = list(order = c(0,0,0)))
predd = forecast(fit,h=1000)
pred = cbind(data[9001:10000,3], predd$mean)
Python版本：
series = df[0:9000].copy()
model = ARIMA(series, order=(
浏览 3提问于2021-01-07得票数 0
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我建立了一个ARIMA模型，其中AR项上升到5，但是，我需要删除AR(3)项。如果可能的话，我想知道如何使用statsmodel包在Python中这样做。我知道当前的模型是在Eview中实现的，但是在用Python复制它时，我无法做到这一点。
到目前为止，这就是我所拥有的：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(df, order=(5, 1, 2))
model_fit = model.fit()
print(model_fit.summary())
浏览 6提问于2022-03-30得票数 0
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我无法在不遇到此错误的情况下从状态模型导入ARIMA模型：
以下是导入的方式：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
这是一个错误：
ImportError: cannot import name 'Literal' from 'statsmodels.compat.python' (C:\Users\HP\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\compat\python.py)
我已经尝试卸载，重新安装和更新它，但这不改变。请帮我解决错误。
浏览 12提问于2022-06-23得票数 0
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我想要拟合一个模型= ARIMA(ret_log，order=(5,0,0))，但是由于非显着的自相关，AR部分中的第二滞后和第三滞后设置为零，那么我如何用Python实现呢？我知道在R中这是很容易做到的。
我曾看到类似的问题被问到R，但只有一个类似的问题被问到Python()。然而，答案似乎行不通，我认为提出问题的人也不满意。
我尝试了tsa.arima.model.ARIMA.fix_params和tsa.arima.model.ARIMA.fit_constrained，，但是两者都抛弃了AttributeError，例如'ARMA‘对象没有属性'fit_constrai
浏览 4提问于2020-07-13得票数 1
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我想用python .I中的auto arima来计算预测间隔，想要得到预测的标准误差，就像我们在R中可以得到的统计数据预测一样。
然后我将使用公式点预测±1.96 *当时预测的标准误差t来得到上下限。
如何在python中获得预测的标准误差。我使用的是自动arima预测。我知道statsmodel forecast有std error参数来获取这些参数，但我使用的是Auto arima predict。请告诉我如何在auto arima中获得10个时间步长的预测间隔？return Conf interval参数返回非常宽的上下限范围间隔。怎样才能得到arima (1 0 2)阶的预测标准误差
浏览 36提问于2019-07-18得票数 1
arima.predict()和arima.forecast()的区别是什么？
在python中，预测时间序列的应该使用哪个函数？
浏览 1提问于2018-08-28得票数 1
我正在尝试在我的Python3.7中在Windows10上实现自动arima，所以我尝试使用以下命令安装金字塔-armia pip install pyramid-arima 但是我收到了错误信息 Could not find a version that satisfies the requirement pyramid-arima (from versions: )]
No matching distribution found for pyramid-arima 我还尝试了here中提到的步骤 但是得到了同样的错误信息，你能指导我安装它吗？
浏览 118提问于2020-09-23得票数 4
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我在使用scipy的fmin求解器时遇到了问题。我想让它为我的ARIMA模型优化参数。当直接运行代码(没有fmin)时，一切运行正常，但当放入优化器中时，会出现错误： Traceback (most recent call last):
File "D:/Work/repo_python/bandwidth_estimation/estima.py", line 169, in <module>
optimum = fmin(criterion, x0)
File "C:\Users\Pigeon\AppData\Local\Progr
浏览 19提问于2019-12-27得票数 1
我在一个有很多时间序列的timeseries项目中工作，我想用arima/sarima模型的自动功能来解决这个问题。我在R上用auto.arima函数做了这件事，它非常快，现在我在python上，我处理的auto_arima函数(来自pmdarima包)真的很慢。
浏览 7提问于2019-05-22得票数 3
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目前，我正在使用Python中的statsmodel模块，尝试将ARMA模型与某些数据相匹配。但是，问题在于它无法加载包，只返回一个AttributeError，其中声明：
File "C:\Projects\Python\KalmanFilteringDataFusion\armaTest.py", line 5, in <module>
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Sha
浏览 0提问于2018-04-05得票数 2
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当我做时间序列时，我想问一下我通常使用的是R，但我现在正在试用python。
在做Arima模型时，我使用ARIMA函数，但也可以对Arima模型使用SARIMAX函数吗？
当我做SARIMAX命令= (2, 0, 4) (非季节性参数)时，当我执行ARIMA命令= (2, 0, 4) 时
输出是不一样的，即使你的模式应该是一样的？
我遗漏了什么？
浏览 0提问于2019-06-29得票数 1
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我对这个系统非常陌生，在python中也相当新。因此，代码中可能很少有冗余行。
我试图用x (CARA_Flows)来预测y (Hybrid_MF)。虽然相同的代码在Python中运行得非常好，但我在tableau中遇到了错误。错误窗口本身显示了正确的预测(以及未来12个月的预测)。
而且，集成没有问题。有人能帮我理解一下这个问题吗。
SCRIPT_REAL(
"
import pandas as pd
import numpy as np
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y%m')
da
浏览 7提问于2018-05-10得票数 1
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这是我的自动关联图。由下面的python代码生成。
from pandas.plotting import autocorrelation_plot
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
def display_corelation(series):
autocorrelation_plot(series)
plt.show()
我知道，通过查看ARIMA模型的图，我可以在p中传递1或2。我的问题是如何生成p值，
如何从熊猫或任何图书馆的某个系列中计算滞后顺序，而不是目前的绘图?
model = ARIMA(histor
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
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这是我的自动关联图。由下面的python代码生成。
from pandas.plotting import autocorrelation_plot
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
def display_corelation(series):
autocorrelation_plot(series)
plt.show()
我知道，通过查看ARIMA模型的图，我可以传递1或2的p。我的问题是如何生成p值，
如何从熊猫或任何图书馆的某个系列中计算滞后顺序，而不是目前的绘图?
model = ARIMA(history
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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我对python还很陌生，并且一直致力于将ARIMA测试的结果输入到一个数据帧的过程中。因此，我通过编写以下代码获得了ARIMA结果：
for param in pdq:
for param_seasonal in seasonal_pdq:
try:
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df_month.Weighted_Price_box,
order=param,
浏览 0提问于2018-05-04得票数 0
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我在用
macOS 10.12.6
Anaconda Navigator 1.9.7
JupiterLab 0.35.4
我使用了以下
我尝试过以下安装
!pip install pyramid-arima
!pip install pmdarima
所以我可以用
from pyramid.arima import auto_arima
误差!pip install pmdarima
DOWNLOADED PACKAGES REACHED 100% for all
....
Installing build dependencies ...
浏览 8提问于2020-06-03得票数 0
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1回答
我有一个时间序列预测问题，我使用的是状态模型python包，我在python sm.tsa.ARIMA(数据，(p,1，q)中应用了ARIMA模型，通常将数据转换为第一个不同的数据，例如，如果我们有一个原始数据(y1、y2、y3、y4.)，那么ARIMA首先找到第一个差异，(y1-y2，y2-y3，.)，所以它从这个新数据(第一个不同数据)中建立模型。当我找到模型时我的问题
arma_mod1=sm.tsa.ARIMA(firstdifference, (p,1,q))
我可以预测第一个差异数据如下
predict_oil =arma_mod11.predict('1980',
浏览 2提问于2015-03-24得票数 1
1回答
我正在使用新的进程和process->run()方法在Laravel中运行Python脚本。
$process = new Process(['python3', 'public/python/ARIMA/' . $scriptName]);
$process->setTimeout(180);
$process->run();
问题是进程->运行它会引发以下错误。
python3: can't open file 'public/python/ARIMA/KarlStorzARIMA.py': [Errno 2]
浏览 6提问于2020-12-12得票数 0
2回答
syntax = "proto3";
package gRPC_Forecaster;
import "google/protobuf/timestamp.proto";
service Forecaster {
rpc Forecast (ProductToForecast) returns (ForecastData) {}
}
message ProductToForecast {
int32 productID = 1;
google.protobuf.Timestamp startDate = 2;
int32
浏览 2提问于2020-03-26得票数 2
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我正在做一个简单的ARIMAX模型(1,0,0)，其中一个因变量y，一个自变量x，49个观测值作为时间序列。
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
df = pd.read_excel('/Users/gaetanlion/Google Drive/Python/Arima/df.xlsx', sheet_name = 'final')
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIM
浏览 0提问于2021-04-13得票数 0
2回答
有没有一种方法可以在python中运行ARIMA/Holt-温特斯模型，同时处理多个项目(时间序列)？
我可以使用Python中的StatsModels包运行一个ARIMA/Holt-温特斯模型，但不能运行多个时间序列。
若要澄清我所说的多时间序列的含义，请参阅我的数据集。
浏览 1提问于2018-11-14得票数 3
我用ARIMA(0,1,0)进行(样本外)预测。 在python的statsmodel最新稳定版本0.12中。我计算一下： import statsmodels.tsa.arima_model as stats
time_series = [2, 3.0, 5, 7, 9, 11, 13, 17, 19]
steps = 4
alpha = 0.05
model = stats.ARIMA(time_series, order=(0, 1, 0))
model_fit = model.fit(disp=0)
forecast, _, intervals = model_fit.fore
浏览 276提问于2021-03-16得票数 2
回答已采纳
当我试图使用来自ValueError: Input contains NaN的ARIMA模型来预测下一个序列的值时，我得到了误差pmdarima。
，但我使用的数据不包含空值.
代码：
from pmdarima.arima import ARIMA
tmp_series = pd.Series([0.8867208063423082, 0.4969678051201152, -0.35079875681211814, 0.07156197743204402, 0.6888394890593726, 0.6136916470350972, 0.9020102952782968, 0.38539
浏览 14提问于2022-09-06得票数 5
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我希望从一个文件中读取数据(日期和数量列)，并用ARIMA预测将它们绘制到图表上。
不幸的是，我用过的在线指南并不走运，每个指南都给我带来了不同的问题。
以下是我的基本代码(它只绘制数据而不显示预测)：
from pandas import Series
from matplotlib import pyplot
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
series = Series.from_csv('Quantity.csv',header=0)
model = ARIMA(series, order=(2,0,1))
浏览 5提问于2017-08-27得票数 1
回答已采纳
有人能帮我解决一下在尝试导入Python的pmdarima.arima库时出现的错误信息吗？
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
Traceback (most recent call last):
File "/Users/jdoe/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3326,
浏览 33提问于2019-12-02得票数 0
2回答
我试图运行我的ARIMA模型，并得到以下错误：-
MemoryError: Unable to allocate 52.4 GiB for an array with shape (83873, 83873) and data type
float64
我的python/anaconda安装在C驱动器中，大约有110 am的空闲空间，但是仍然会出现这个错误。我该怎么解决这个问题？
以下也是我的代码：-
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
model=ARIMA(df['Sales'],order=(1,0,1))
mod
浏览 3提问于2022-01-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我想估计ARIMA模型的参数。我用python中的arima函数来做这件事。现在，我想删除不重要的滞后。例如，我只想要滞后1和3，但按顺序我只能给出总滞后。(因此，如果我说p=3，那么我会得到滞后1、2和3)我该如何解决这个问题？
model = ARIMA(R_bel, order=(3,0,1))
model_fit = model.fit(disp=0)
print(model_fit.summary())
谢谢
浏览 1提问于2019-04-27得票数 1
我试图通过一个循环找到最佳的参数顺序：
d = 1
for p in range(3):
for q in range(3):
try:
order = (p, 0, q)
params = (p, d, q)
arima_mod = ARIMA(ts.dropna(), order).fit(method = 'css-mle', disp = 0)
arima_mod_aics[params] = arima_mod.aic
浏览 8提问于2015-12-24得票数 11
简单地创建变量列表()并传递给函数。在哪个函数中将使用n分配列表项，如在model_m[n+1]中。在将list()传递给函数时犯了错误，现在Series上的错误是模棱两可的，它知道python函数隐藏了一些bool调用-- any()、all()、bool()、item()。
之前编译了def arima_forecast()，我意外地将它按反向顺序列在这里。
需要学习如何将空list()变量传递给函数。
我们的目标是测试布尔值of (wd.view_data‘call符号’==列)。如果为TRUE，则选择data.frame列，该列等于传入的列变量的值。然后使用所选的数据loc[wd.vi
浏览 1提问于2022-03-30得票数 -1
1回答
在MATLAB中，我们可以使用以下函数指定参数值已知的ARIMA(p，D，q)模型
tdist = struct('Name','t','DoF',10);
model = arima('Constant',0.4,'AR',{0.8,-0.3},'MA',0.5,...
'D',1,'Distribution',tdist,'Variance',0.15)
在Python或R中，我可以这样做来
浏览 1提问于2016-10-20得票数 1
回答已采纳
我正在构建一个时间序列预测模型。
我的数据集是这样的：
job,date,maxsal,minsal
Engineer,2001-01,1137,578
Engineer,2001-02,1187,519
Engineer,2001-03,1131,546
Engineer,2001-04,1049,604
Engineer,2001-05,1129,579
Engineer,2001-06,1133,563
代码为：
model = ARIMA(series, order=(1,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)
print(model_fit.s
浏览 1提问于2017-05-09得票数 1
我想从arima结果摘要中提取特定的值。例如，将模型和AIC保存在数据文件中。下面是关于运行result.summary的表
ARIMA模型结果
Dep. Variable: D.Order_Count No. Observations: 543
Model: ARIMA(4, 1, 4) Log Likelihood
-1589.811
Method: css-mle S.D. of innovations
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
回答已采纳
我正在用Python实现季节性ARIMA，并使用StatsModel0.7.0。我用15分钟的周期数据调用函数statsmodels.tsa.x13.x13_arima_select_order。我得到了这个错误：
“只支持每月和每季度的时间。如果需要延长，请报告或发送拉请求。”
我找不到一种方法将季节性ARIMA应用于不同时期的数据。
是我正在使用的源代码。
浏览 3提问于2015-08-19得票数 1
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我对python时间序列很陌生。无法继续执行此错误。我希望使用ARIMA对多个时间序列进行预测，并将它们存储在字典或数组中。
h=5
for i in range(len(t.columns)):
fc1= sm.tsa.ARIMA(t[:,i], (1,2,0))
fc2=fc1.forecast(steps=h, exog=None, alpha=0.05)
浏览 2提问于2018-12-15得票数 0
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我想知道ARIMA模型的顺序(p，d，q)，所以我必须使用 python包。但是它推荐我SARIMAX模型！继续阅读，了解更多细节。
为此，我使用了数据。这是一个平稳的时间序列。
# importing packages
import pandas as pd
from pmdarima import auto_arima
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# read csv file
df = pd.read_csv('/Data/DailyTotalFemaleBirths.csv' ,
浏览 4提问于2021-10-11得票数 1
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因此，我尝试使用python中的statsmodel包进行一些时间序列分析。我有一些代码是在一个类中给我的--但它不能工作！我已经将错误范围缩小到下面的函数，但我得到了一个我无法解决的奇怪的错误度量。 def model_ARIMA_2(ts, order):
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAResults
model = ARIMA(ts, order = order)
model_fit = mode
浏览 72提问于2021-03-26得票数 0
我知道在堆栈溢出()上有一个非常相似的问题和答案，但这似乎是明显不同的。我使用的是statsmodel v0.13.2，我使用的是ARIMA模型，而不是SARIMAX模型。
我试图用ARIMA模型来拟合一系列时间序列数据集。我的代码中有一个令人不快的地方：
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
items = np.log(og_items)
items['count'] = items['count'].apply(lambda x: 0 if math.isnan(
浏览 22提问于2022-06-03得票数 1
1回答
下面是用cuDF编写的python代码，以加速这个过程。但与我的4核心本地机器cpu相比，我没有看到任何速度上的差异。GPU配置为4 x NVIDIA Tesla T4
def arima(train):
h = []
for each in train:
model = pm.auto_arima(np.array(ast.literal_eval(each)))
p = model.predict(1).item(0)
h.append(p)
return h
for t_df in pd.read_csv(
浏览 1提问于2020-04-21得票数 0
1回答
我正在尝试用Python做一个月度房价预测模型。我现在正在使用网格搜索配置超参数。根据附加的ACF/PACF，p/d/q_值的范围应该是多少？ 实例为299个月。我目前正在测试p(0;13)，d(0;4)，q(0;13)。但这需要永远的时间 # evaluate an ARIMA model for a given order (p,d,q) and return RMSE
def evaluate_arima_model(X, arima_order):
# prepare training dataset
X = X.astype('float32
浏览 261提问于2021-08-19得票数 0
1回答
对于安装python包，是否有一种方法只将我需要的特定模块(加上依赖项)安装到虚拟环境中？
例如，我在代码中导入以下内容
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
我只需要ARIMA (和依赖项)，而不需要完整的statsmodels库。
我该如何做到这一点？
理由：
我正试图压缩包并部署到AWS。但是，我超过了50 am的文件大小限制.如果有一种方法只从包中安装我需要的模块，我可以减少文件大小.
浏览 2提问于2020-08-11得票数 2
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我正在尝试运行python 3中statsmodels库中的X-13-ARIMA模型。
我在statsmodel文档中找到了这个示例：
dta = sm.datasets.co2.load_pandas().data
dta.co2.interpolate(inplace=True)
dta = dta.resample('M').sum()
res = sm.tsa.x13_arima_select_order(dta.co2)
print(res.order, res.sorder)
results = sm.tsa.x13_arima_analysis(dta.co2
浏览 0提问于2017-04-18得票数 2
2回答
用AIC评估ARIMA模型
、、、、
最近我遇到了ARIMA /季节性ARIMA，我想知道为什么选择AIC作为模型适用性的估计器。根据Wikipedia，它在惩罚非简约模型的同时评估拟合的好坏，以防止过度拟合。许多网格搜索功能，如Python或R中的auto_arima，都将其用作评估指标，并建议具有最低AIC值的模型为最佳拟合模型。 然而，在我的例子中，选择一个简单的模型(具有最低的AIC ->少量参数)只会导致一个模型，该模型强烈遵循先前的样本内观察结果，并且在测试样本数据上的表现非常差。我看不出仅仅通过选择少量的参数就可以防止过度拟合。 ARIMA(1,0,1)(0,0,0,53); AIC=-16.7 ?
浏览 218提问于2020-06-08得票数 1
我想使用auto.arima，但使用Python。我该怎么做？
我需要一个特定的函数auto.arima，它可以通过运行多个ARIMA模型来实现预测过程的自动化。因此，它并不是一个真正的库建议，而是一个可以由现有的状态模型来解决的问题(之前的问题在两年中没有改进)，所以我冒着这个风险问了这个问题。
参考
早先的一个问题是在上提出的
R中的auto.arima()函数使用Hyndman和Khandakar算法的一个变体，它结合了单元根测试、AICc和MLE的最小化来获得ARIMA模型。该算法遵循以下步骤。用于ARIMA自动建模的Hyndman-Khandakar算法
The number of
浏览 2提问于2016-12-24得票数 1
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我正在用Python实现时间序列的季节性ARIMA预测。我使用StatsModels0.7.0。
我到目前为止所做的是：
import statsmodels.api as sm
res= sm.tsa.x13.x13_arima_select_order(time_series)
但是我发现了一个错误：
AttributeError：“模块”对象没有属性“x13”
我不知道怎么修好它。
浏览 10提问于2015-08-17得票数 1
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