forcast() got an unexpected keyword argument 'axis'
时间: 2023-10-06 17:05:01 浏览: 38
这个错误通常是因为你的 `forcast()` 函数中的某个参数不支持 `axis` 这个关键字参数。`axis` 参数通常是用于指定在哪个轴上进行操作的,例如在 `numpy` 中的数组计算中经常使用该参数来指定函数在哪个方向上进行计算。
要解决这个问题,你可以检查一下在调用 `forcast()` 函数时是否有传递 `axis` 这个参数,如果有的话可以尝试去掉或者替换成其他支持的参数。如果你的 `forcast()` 函数确实需要使用 `axis` 参数,则需要在函数实现中对该参数进行支持。
相关问题
matlab forcast函数
可以使用MATLAB中的forecast函数来进行预测。forecast函数可以根据已知的数据序列来预测未来的值。它基于时间序列模型,例如自回归(AR)、滑动平均(MA)或自回归滑动平均(ARMA)模型。
以下是forecast函数的基本语法:
```matlab
yForecast = forecast(model, y, numPeriods)
```
其中,model是时间序列模型对象,y是已知的数据序列,numPeriods是要预测的时期数。
示例代码如下:
```matlab
% 创建一个AR(2)模型对象
model = arima('AR', [0.6, -0.2], 'Variance', 1);
% 生成一组随机数据序列
y = simulate(model, 100);
% 使用forecast函数预测未来10个时期的值
numPeriods = 10;
yForecast = forecast(model, y, numPeriods);
```
在上述示例中,我们首先创建了一个AR(2)模型对象,然后使用simulate函数生成了一个长度为100的数据序列。最后,我们使用forecast函数预测了未来10个时期的值。
请注意,具体的预测结果和模型选择需要根据具体的数据和问题进行调整。
python中的forcast
我不确定你的问题是什么,但如果你是想了解如何在Python中进行预测(forecasting),那么可以使用许多不同的Python包和库来进行时间序列预测,例如:
1. statsmodels:这是一个统计分析库,提供了许多不同的时间序列模型和方法,包括ARIMA、VAR、VARMAX、等等。
2. scikit-learn:这是一个机器学习库,提供了许多不同的回归算法,可以用于时间序列预测。
3. Prophet:这是Facebook开发的一个时间序列预测库,提供了一个快速的方法来创建高质量的预测模型。
4. TensorFlow和Keras:这两个库可以用于构建和训练深度学习模型,可以用于时间序列预测。
以上这些工具都可以帮助你在Python中进行预测。如果你有更具体的问题,请告诉我,我会尽力回答。