[[lb],[p]]=statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)

时间: 2024-01-16 22:02:33 浏览: 222
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关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack

这个错误说明你尝试解包（unpack）的值过多，而你只提供了一个变量去接收它们。这个错误可能会出现在变量个数不匹配的情况下。 在这个具体的问题中，`statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox()` 函数的返回值包含两个值，你需要使用两个变量去接收它们。例如： ```python lb, p = statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ``` 这样就可以将 `lb` 和 `p` 分别接收函数返回的两个值了。
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[[lb],[p]]=statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)

这个错误通常是由于函数返回的值与你尝试解包的变量数量不匹配所...lb, p = statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) 这将正确地将返回的两个值分别赋值给变量lb和p。

#-*- coding: utf-8 -*- #模型检验 import pandas as pd #参数初始化 discfile = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\chapter11\\demo\\data\\discdata_processed.xls' lagnum = 12 #滞后阶数 data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA #建立ARIMA(0,1,1)模型 arima = ARIMA(xdata, order=(0, 1, 1)).fit() #建立并训练模型 xdata_pred = arima.predict(typ = 'levels') #预测 pred_error = (xdata_pred - xdata).dropna() #计算残差 print("预测值",xdata_pred) print("计算残差:",pred_error) from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox #白噪声检验 p= acorr_ljungbox(pred_error, lags = lagnum) print("p的值为：",p) m = p.iloc[:,1].sum() print("m的值为：",m) h = (m < 0.05) #p值小于0.05，认为是非白噪声。 if h > 0: print(u'模型ARIMA(0,1,1)不符合白噪声检验') else: print(u'模型ARIMA(0,1,1)符合白噪声检验')程序解读

4. 选取需要分析的数据列，即'CWXT_DB:184:D:\\'。 5. 建立ARIMA(0,1,1)模型，并训练模型。 6. 利用训练好的模型进行预测，并计算预测值和残差。 7. 进行白噪声检验，计算p值。 8. 对p值进行求和，得到m值。 9....

[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff().dropna(),lags=1)报错

这个报错可能是因为你没有导入 acorr_...from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox 如果你已经导入了，并且仍然出现报错，请提供完整的错误信息和代码，这样我才能更好地帮助你解决问题。

优化这段代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())

start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) print(stepwise_model.summary()) return stepwise_model def garch_model(data): ""...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=True) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=1, o=0, q=1) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())在代码后面加上计算预测值和真实值的MSE

train_data = data[:-30] # 选取训练数据，最后30个数据作为测试数据 test_data = data[-30:] model_fit = stepwise_model.fit(train_data) forecast = model_fit.predict(n_periods=30) mse = np.mean((forecast - ...

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据 data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') # 划分训练...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import itertools import numpy as np from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf,plot_acf from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error import seaborn as sns from scipy import stats #导入数据 ChinaBank = pd.read_csv('ChinaBank.csv',index_col = 'Date',parse_dates=['Date']) ChinaBank.head() #提取close列 sub = ChinaBank.loc['2014-01':'2014-06','Close'] print(sub.head()) #绘制时序图 plt.plot(sub) plt.show() #划分训练测试集 train = sub.loc['2014-01':'2014-05'] test = sub.loc['2014-06-01':'2014-06-30'] model = sm.tsa.arima.ARIMA(train,order=(1,1,0))#输入三个参数p d q arima_res=model.fit() arima_res.summary() #模型预测 predict=arima_res.predict('2014-06-01','2014-06-30') plt.plot(test.index,test) plt.plot(test.index,predict) plt.legend(['y_true','y_pred']) plt.show() print(len(predict)) #模型评价 print(mean_absolute_error(test,predict)) #残差分析 res=test-predict residual=list(res) plt.plot(residual) # 查看残差的均值是否在0附近 print(np.mean(residual)) # 残差正态性检验 plt.figure(figsize=(10,5)) ax=plt.subplot(1,2,1) sns.distplot(residual,fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res=stats.probplot(residual,plot=plt) plt.show() 为啥预测的时候报错呢

3. 参数问题：在创建 ARIMA 模型时，参数 order=(1,1,0) 中的 p、d 和 q 的值可能不适合你的数据。你可以尝试不同的参数组合来获得更好的预测结果。 4. 模型训练问题：在进行模型训练时，可能会出现收敛问题或其他...

#Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 import statsmodels.api as sm # 构造样本数据 y_test=np.array(y_test) y_svc_proba=np.array(y_svc_proba) #随机森林 # 将数据按照预测值从小到大排序 order_svc = y_svc_proba.argsort() #随机森林 y_test_order_svc = y_test[order_svc] y_svc_proba_order_svc = y_svc_proba[order_svc] # 将数据分为10组 n_groups = 10 group_size = len(y_test_order_svc) // n_groups groups_svc = [] for i in range(n_groups): groups_svc.append((y_test_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size], y_svc_proba_order_svc[i*group_size:(i+1)*group_size])) # 计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异 g = np.zeros(n_groups) e = np.zeros(n_groups) for i in range(n_groups): g[i] = groups_svc[i][0].mean() e[i] = groups_svc[i][1].mean() # 使用statsmodels库进行拟合优度检验 hl = sm.stats.diagnostic.het_breuschpagan(y_test_order_svc - y_svc_proba_order_svc, np.column_stack((y_svc_proba_order_svc, np.ones(len(y_test_order_svc))))) print("Hosmer-Lemeshow test statistic: {:.3f}, p-value: {:.3f}".format(hl[0], hl[1]))

这段代码实现了随机森林模型的 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验...接着，计算每个组的实际观测值和模型预测值之间的差异，并使用 statsmodels 库进行拟合优度检验。最终输出 Hosmer-Lemeshow test statistic 和 p-value。

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def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # 定义 whitetest 函数 ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) result = whitetest(ts) print(result) 输出结果应该是： 延迟6阶的p值 0.965685 ...

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这个错误通常是由于 statsmodels 版本问题导致的。...from statsmodels.stats.stattools import jarque_bera 如果你仍然无法解决问题，请检查你的安装环境是否正确，并尝试重新安装 OpenCV 和 statsmodels。

下列代码哪里有错：def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox import pandas as pd 修改后的代码如下： from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox import pandas as pd def whitetest(ts):...

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