上述代码报错:AttributeError: 'VARResults' object has no attribute 'y'
时间: 2023-08-13 13:09:27 浏览: 361
这个错误是由于使用了过期的属性 'y' 导致的。在最新版本的 statsmodels 库中,VARResults 对象没有 'y' 属性。
要解决这个问题,可以修改代码中的一行:
```python
yhat = model_fit.forecast(model_fit.y, steps=1)
```
改为:
```python
yhat = model_fit.forecast(model_fit.endog, steps=1)
```
这样就可以通过使用 `endog` 属性来获取 VAR 模型的数据,并进行预测。重新运行代码应该就不会再报错了。
相关问题
上述代码报错:AttributeError: 'Node' object has no attribute 'properties'
这个错误通常发生在使用Neo4j的Python驱动程序时。它表示你尝试访问一个节点(Node)的属性(properties),但这个节点实际上没有这个属性。
可能的原因是你尝试访问一个不存在的属性名称,或者你正在尝试访问一个关系(Relation)的属性而不是节点的属性。
要解决这个问题,你需要检查代码中访问属性的语句,确保它们都是正确的,并且节点或关系确实具有这些属性。你还可以使用Neo4j浏览器检查节点和关系的属性,以确保它们存在并且具有正确的名称。
上述代码报错:AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'
这个错误提示`AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'`表示你在尝试对列表(`list`)使用Python内置的`size`属性,但是列表并没有这个属性。根据上下文,`size`应该是用于数组或numpy数组(`np.ndarray`)这样的对象,而不是普通的列表。
检查一下你的代码中,`range(sampled_data.size)`这行,`sampled_data`可能是列表而你应该将其转换为numpy数组,以便使用`size`属性。例如,如果你是从列表中抽样的,应该先转换为数组,然后再计算大小,修改后的代码可能像这样:
```python
sampled_indices = np.random.choice(len(data), size=sampled_size)
sampled_data = data[sampled_indices]
# 或者直接使用切片(假设data已经是一个numpy数组)
sampled_data = data[:sampled_size]
```
这样,`sampled_data.size`应该就可以正常工作了。记得在整个函数中适当地处理可能的数据类型变化。
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