ARIMA.fit() 新版已经没有disp这个参数了吗,disp参数是什么意思,新版可以用哪个参数来替代
时间: 2024-04-05 15:31:11 浏览: 40
是的,ARIMA.fit()新版已经没有disp这个参数了。disp参数是控制拟合过程中是否打印详细输出的参数,如果disp为True,拟合过程中会输出详细信息,如果为False,则不会输出详细信息。在新版中,可以使用参数trace来替代disp,trace参数的取值为0、1或2,分别代表不输出拟合过程信息、输出少量拟合过程信息和输出详细拟合过程信息。例如,使用ARIMA.fit(disp=False)可以替换为ARIMA.fit(trace=0)。
相关问题
arima模型fit函数的disp和method参数
ARIMA模型的fit函数中,disp和method参数的含义如下:
- disp:指定是否输出拟合过程中的详细信息。当disp=True时,会输出拟合过程中每一步迭代的信息;当disp=False时,不会输出详细信息,只会输出最终的拟合结果。默认值为True。
- method:指定拟合ARIMA模型的方法。可选值包括:'css-mle'、'mle'、'css'、'ncg'、'bfgs'、'lbfgs'、'powell'、'cg'、'newton'、'nm'、'basinhopping'。其中,'css-mle'是默认值,表示使用条件最大似然法拟合模型;'mle'表示使用最大似然法拟合模型;'css'表示使用条件残差平方和法拟合模型;其他方法均为优化算法,可以在拟合过程中对模型参数进行调优,但是需要较长的计算时间。具体选择哪种方法,需要根据数据的特征和模型的复杂度进行选择。
TypeError: ARIMA.fit() got an unexpected keyword argument 'disp'
这个错误通常是由于ARIMA模型的fit()方法不支持disp参数导致的。disp参数用于控制拟合过程中是否输出详细信息。如果你想要控制输出信息,可以使用ARIMA模型的summary()方法。以下是一个例子:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import pandas as pd
# 创建ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
# 拟合模型
model_fit = model.fit(disp=0)
# 输出模型摘要
print(model_fit.summary())
```
如果你仍然想要使用disp参数,你可以尝试使用ARMA模型的fit()方法,因为它支持disp参数。以下是一个例子:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
import pandas as pd
# 创建ARMA模型
model = ARMA(data, order=(1, 1))
# 拟合模型
model_fit = model.fit(disp=0)
# 输出模型摘要
print(model_fit.summary())
```
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