module 'pyramid' has no attribute 'auto_arima'

这个错误通常是由于您的Pyramid版本太低而导致的。`auto_arima`是Pyramid库中的一个函数，它用于自动拟合ARIMA模型以进行时间序列预测。该函数在Pyramid 0.9.0及更高版本中可用。如果您的Pyramid版本低于此版本，则会出现此错误。

要解决此问题，您可以尝试更新Pyramid库以获取最新版本。您可以使用以下命令在终端中更新Pyramid：

pip install --upgrade pyramid

如果您已经安装了Pyramid但仍然遇到此错误，则可能需要卸载并重新安装Pyramid。您可以使用以下命令在终端中卸载Pyramid：

pip uninstall pyramid

然后，您可以使用以下命令重新安装Pyramid：

pip install pyramid

请注意，如果您正在使用虚拟环境，则需要激活该环境并在其中运行这些命令。

相关问题

如何使用pyramid.arima.auto_arima()

`pyramid.arima.auto_arima()`是`prophet-arima`库（由Facebook开发）的一部分，它提供了一个方便的接口来自动估计ARIMA模型的超参数，包括p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。这个函数是基于信息准则（如AIC或BIC）来优化模型复杂度的。

以下是使用`auto_arima()`的基本步骤：

1. **安装库**:
如果还没有安装，首先需要使用pip安装`prophet-arima`：

   pip install pyramid-arima

2. **导入库**:

   from pyramid.arima import auto_arima

3. **加载数据**:
确保你的数据是一个包含日期索引和数值观测值的Series或DataFrame。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('your_data.csv', index_col='date_column')

4. **调用函数**:

   model = auto_arima(data['value_column'], start_p=1, start_q=1,
                      max_p=3, max_q=3, m=12, d=None, start_d=0, seasonal=True,
                      stepwise=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True)

参数说明：
- `start_p` 和 `start_q`: 初始的p和q值。
- `max_p` 和 `max_q`: 最大的p和q值搜索范围。
- `m` (季节数): 如果数据存在明显的季节性，指定季节周期。
- `d` 或 `start_d` 和 `seasonal`: 如果数据需要差分处理，可以选择开始差分的阶数或默认为0。
- `stepwise`: 是否允许步进式搜索超参数。
- `error_action` 和 `suppress_warnings`: 控制错误处理和警告显示。

5. **获取结果**:
调用`fit()`方法训练模型，然后获取最佳参数和拟合结果：

   model_fit = model.fit()

6. **模型评估**:
可以使用`model_fit.aic`或`model_fit.bic`等属性来评估模型性能。

7. **预测**:
若要进行未来预测，可以用`forecast()`方法：

forecast = model_fit.forecast(steps=10)

auto_arima

auto_arima是一个在Python中的函数，它是基于R语言中的auto.arima函数开发的。在R语言中，auto.arima是Hyndman-Khandakar算法的一种变种，它使用单位根检验、最小化AICc和MLE等评价标准来选择最适合的ARIMA模型。在Python的pyramid.arima包中，auto_arima函数也是根据相同的原理设计的。它可以自动选择最佳的ARIMA模型，并估计该模型的参数。关于auto_arima函数的参数和更详细的用法，建议参考原函数的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言中auto.arima函数计算步骤和参数](https://blog.csdn.net/qq_36810398/article/details/102700416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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