AttributeError: 'ExponentialSmoothing' object has no attribute 'forecast'
时间: 2023-11-13 22:04:58 浏览: 38
这个错误提示表明在使用ExponentialSmoothing对象时,尝试调用'forecast'属性,但该属性不存在。ExponentialSmoothing是statsmodels库中的一个时间序列预测模型,用于对时间序列数据进行平滑处理和预测。如果要使用'forecast'属性进行预测,需要确保已经正确地初始化了ExponentialSmoothing对象,并且已经调用了fit()方法进行拟合。如果仍然出现此错误,请检查代码中是否有拼写错误或其他语法错误。
相关问题
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_forecast'
根据提供的引用内容,出现"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'get_forecast'"错误是因为DataFrame对象没有名为'get_forecast'的属性。这意味着你正在尝试调用一个不存在的方法或属性。
为了解决这个问题,你可以检查以下几点:
1. 确保你的DataFrame对象正确创建并加载了数据。
2. 确保你正在调用正确的方法或属性。在这种情况下,你可能需要查看文档或示例代码,以确定正确的方法或属性名称。
3. 如果你是在使用某个库或框架的特定功能,确保你已经正确导入了该库或框架,并且版本兼容。
如果你能提供更多的上下文或代码示例,我可以给出更具体的解决方案。
AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict
AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'是由于ARIMA模型的版本问题导致的。在较新的版本中,plot_predict()方法已经被弃用,需要使用plot_forecast()方法代替。如果你想使用plot_predict()方法,可以将statsmodels的版本降至0.10.2以下。你可以通过以下代码解决这个问题:
```
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
results_ARIMA = model.fit(disp=-1)
# 使用plot_forecast()方法绘制预测结果
results_ARIMA.plot_forecast(steps=10)
# 使用plot_predict()方法绘制预测结果
# results_ARIMA.plot_predict(start=1, end=100)
# plt.show()
```