'ARIMA' object has no attribute 'select_order'
时间: 2023-06-21 15:18:05 浏览: 53
这 error message 通常是因为在 ARIMA 模型中使用了 select_order 函数,但是这个函数在 ARIMA 模型中是不存在的,因此会出现该错误。
如果你想要选择 ARIMA 模型的阶数,可以考虑使用 auto_arima 函数,它会自动选择最优的 ARIMA 模型阶数。
例如,可以使用以下代码来创建一个 ARIMA 模型,并使用 auto_arima 选择最优的阶数:
```
from pmdarima.arima import auto_arima
# create ARIMA model
model = auto_arima(data, seasonal=False, suppress_warnings=True)
# fit the model
model.fit(train_data)
# make predictions
predictions = model.predict(test_data)
```
其中,data 是你的时间序列数据,train_data 是用于训练模型的数据,test_data 是用于测试模型的数据。auto_arima 函数会自动选择最优的 ARIMA 模型阶数,并返回一个 ARIMA 模型对象,你可以使用该对象进行模型的训练和预测。
相关问题
'ARIMA' object has no attribute 'plot_diagnostics'
这错误通常是因为你正在使用的ARIMA模型不支持plot_diagnostics方法。请确保你的ARIMA模型是从statsmodels库中导入并正确地创建。另外,也可以检查一下statsmodels库的版本是否过低,如果是的话,可以尝试升级到最新版本以获得更多的功能和错误修复。如果你需要更多的帮助,请提供更多细节以便我更好地帮助你解决问题。
'ARIMA' object has no attribute 'forecast'
这个错误通常是因为没有正确地拟合ARIMA模型或者没有正确地导入ARIMA模型。在ARIMA模型中,forecast()是用于生成预测值的方法。请确保您已经正确地拟合了ARIMA模型并且已经正确地导入了ARIMA模型。以下是一个示例代码,展示如何使用ARIMA模型进行时间序列预测:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 0))
results = model.fit()
# 生成预测值
forecast = results.forecast(steps=5)
# 输出预测值
print(forecast)
```
如果您仍然遇到'ARIMA' object has no attribute 'forecast'错误,请检查您的代码是否正确地导入了ARIMA模型,并且是否正确地拟合了ARIMA模型。
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