cannot import name 'ARIMA' from 'statsmodels.api'
时间: 2023-09-02 11:08:53 浏览: 91
这个错误通常是由于你的 statsmodels 包版本太低导致的。ARIMA 模型是 statsmodels 包中的一个子模块,所以如果你的版本太低,就无法导入 ARIMA。
你可以通过升级 statsmodels 包来解决这个问题。可以使用以下命令来升级:
```
pip install statsmodels --upgrade
```
如果升级后仍然遇到问题,可以尝试重新安装 statsmodels 包,或者检查是否还有其他包与 statsmodels 冲突。
相关问题
NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX.
这个错误提示是因为 `statsmodels` 库在新版(0.12.0)中更新了 ARIMA 模型的实现方式,将原来的 `statsmodels.tsa.arima_model.ARMA` 和 `statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA` 移除,改为使用 `statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA` 和 `statsmodels.tsa.SARIMAX`。
如果你之前使用的是 `statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA`,那么可以尝试将其替换为 `statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA`。如果你使用的是其他库或者代码,可能需要查看其文档或者代码实现,看是否需要更新以适应新的 `statsmodels` 版本。
使用使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA或statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行一个时间序列预测
以下是使用statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行时间序列预测的示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2018']
test_data = data['2019':]
# 创建SARIMAX模型
model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
# 拟合模型
model_fit = model.fit()
# 预测未来12个月的值
predictions = model_fit.forecast(12)
# 输出预测结果
print(predictions)
```
在上面的代码中,我们使用SARIMAX模型来预测未来12个月的数据,其中order参数表示ARIMA模型的(p,d,q)值,而seasonal_order参数表示季节性ARIMA模型的(P,D,Q,s)值。我们使用训练集数据来拟合模型,并使用forecast方法来预测未来12个月的数据。最后,我们输出预测结果。
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