python实现arima用嵌套列表里除最后一个列表训练，用嵌套列表最后一个列表验证预测

可以使用Python中的statsmodels库来实现ARIMA模型，并且使用嵌套列表中除了最后一个列表的数据来进行训练，使用最后一个列表的数据进行验证和预测。

下面是一个示例代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 假设data是一个嵌套列表
train_data = data[:-1]  # 除最后一个列表外的数据作为训练集
validate_data = data[-1]  # 最后一个列表作为验证集

# 将嵌套列表转换成一维数组
train_data = [item for sublist in train_data for item in sublist]
validate_data = [item for item in validate_data]

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来的值
forecast = model_fit.forecast(steps=len(validate_data))[0]

# 打印预测值和实际值
print("Forecasted Values:", forecast)
print("Actual Values:", validate_data)

在上面的代码中，我们使用`data[:-1]`来获取除了最后一个列表的数据作为训练集，使用`data[-1]`来获取最后一个列表的数据作为验证集。然后，我们将这些数据转换成一维数组，并使用ARIMA模型训练数据。最后，我们使用`model_fit.forecast()`函数来预测未来的值，并将其与实际值进行比较。

需要注意的是，ARIMA模型需要确定一些参数，例如`order`参数。在这里，我们使用了一个简单的(1,1,1)参数，但是在实际应用中，您可能需要进行更多的调整和实验来找到最佳参数。