AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'fit'

这 error 的可能原因是你在对一个 `ARIMAResults` 对象调用了 `fit` 方法，但是 `ARIMAResults` 类并没有定义 `fit` 方法，所以会出现 `AttributeError`。

`ARIMAResults` 是 ARIMA 模型拟合后的结果对象，不需要再次进行拟合，因此不需要 `fit` 方法。如果你需要使用 ARIMA 模型进行拟合，可以使用 `ARIMA` 类进行模型的拟合和预测。

相关问题

AttributeError: DeltaPID object has no attribute fit_and_plot

这个错误通常表示你正在调用一个对象的方法或属性，但是该对象并没有该方法或属性。在这种情况下， DeltaPID 对象似乎没有 fit_and_plot 方法。

可能的原因是您正在使用的 DeltaPID 版本不同于您所期望的版本，或者您没有正确导入 DeltaPID 类。请确保您已经正确导入 DeltaPID 类，并且您正在使用正确版本的代码。

如果您仍然遇到问题，请检查您的代码并确保您正在正确地使用 DeltaPID 对象。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息以便我能够帮助您解决问题。

时间序列AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'fit'

引用:AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'。这个错误通常出现在你尝试将一个字符串对象（str）作为字典（dict）来处理时。字符串对象没有items()方法，该方法用于返回字典的键值对。可以通过将字符串转换为字典对象来解决这个错误，例如使用eval()函数或json.loads()函数将字符串解析为字典。但要注意，在使用这些函数之前，必须确保字符串的格式正确，并且不会引发其他错误。

引用:补充知识：Pandas使用DataFrame出现错误：AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘astype’。这个错误通常出现在你尝试将一个列表（list）对象用作DataFrame的数据，而列表没有astype()方法。astype()方法用于将Series或DataFrame中的数据类型转换为指定类型。要解决这个错误，你可以确保你的数据是一个正确的数据类型，例如使用np.array()函数将列表转换为数组，然后再将数组用作DataFrame的数据。

引用:今天在做数据可视化实验时，参考老师讲的要画直方图和密度图的结合图时出现了错误。你提供的代码中有一行代码存在错误，即mlab.GaussianKDE(titanic['2008'])。这个错误是因为matplotlib库的版本不同导致的，早期版本的matplotlib.mlab模块中存在GaussianKDE函数，但在较新的版本中已经被移除。要解决这个错误，你可以使用scipy.stats库中的gaussian_kde函数代替mlab.GaussianKDE函数。

关于时间序列AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'fit'的问题，这个错误通常出现在你尝试对ARIMA模型进行训练时。它表明ARIMAResults对象没有fit()方法来拟合模型。要解决这个错误，你需要确保你已经正确地导入了ARIMA模型，并使用正确的参数进行模型拟合。你可以检查一下你的代码，并确保ARIMAResults对象的创建和fit()方法的调用正确。