arima513.plot_predict(dynamic=False) plt.show()这两行代码运行出现如下问题'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'如何改正

这个错误提示表明，ARIMAResults对象没有plot_predict属性，也就是说该对象不能直接被调用plot_predict函数。为了解决这个问题，你需要使用ARIMA模型的预测结果来调用plot_predict函数，而不是直接使用ARIMAResults对象。你可以尝试以下代码：

# 得到ARIMA模型的预测结果
pred = arima513.predict(start='2019-09-25', end='2019-10-25', dynamic=False)

# 创建一个新的ARIMAResults对象，其中的结果为预测结果
pred_arima = arima513.model.predict(pred)

# 使用新ARIMAResults对象调用plot_predict
pred_arima.plot_predict(dynamic=False)
plt.show()

请注意，这里使用了start和end参数来指定预测的起始时间和结束时间。如果你没有设置这些参数，那么预测的结果可能并不是我们需要的结果。

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ARIMA绘制拟合图报错AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用于预测未来的趋势和周期性。在绘制ARIMA模型的拟合图时，有时会出现报错AttributeError: 'ARIMAResults' object has no attribute 'plot_predict'。这是因为在新版本的statsmodels中，plot_predict方法已经被弃用，需要使用plot_forecast方法来代替。

解决方法如下：
1.导入plot_forecast方法：from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_forecast
2.使用plot_forecast方法绘制拟合图：plot_forecast(model, ax=ax, plot_insample=False)

其中，model是ARIMA模型的拟合结果，ax是绘图的坐标轴对象，plot_insample=False表示不绘制样本内的拟合图。

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()