TypeError: ARIMA.fit() got an unexpected keyword argument 'disp'
时间: 2023-12-30 13:04:33 浏览: 52
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())
```
相关问题
TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'callback'
根据提供的引用内容,你遇到的问题是`TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'callback'`。这个错误是因为在调用`fit()`方法时使用了一个未知的参数`callback`。根据引用和引用的解决方法,你可以将参数`nb_epoch`修改为`epochs`来解决这个问题。
以下是修改后的代码示例:
```python
self.model.fit(dataset.train_images, dataset.train_labels, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch, validation_data=(dataset.valid_images, dataset.valid_labels), shuffle=True)
```
这样就可以避免`TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'callback'`错误的发生。
TypeError: LGBMClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'verbose'
这个错误通常是因为你使用的LightGBM版本过低,而verbose参数在旧版本中不可用。你可以尝试更新LightGBM版本或者将verbose参数从fit()函数中删除。以下是一个例子:
```python
from lightgbm import LGBMClassifier
# 创建一个LGBM分类器
clf = LGBMClassifier()
# 训练模型,删除verbose参数
clf.fit(X_train, y_train)
```