给出python代码中使用库来自动选择ARIMA模型参数和最优的季节性参数I

当然可以，你可以使用 pmdarima 库来自动选择 ARIMA 模型参数和最优的季节性参数 I。下面是一个示例代码：

import pmdarima as pm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设你已经准备好了你的时间序列数据，存储在变量 time_series_data 中

# 使用 pmdarima 库自动选择最优的 ARIMA 模型参数和最优的季节性参数 I
model = pm.auto_arima(time_series_data, seasonal=True, m=12, suppress_warnings=True)

# 检查选择的模型参数和季节性参数 I
print(model.order)
print(model.seasonal_order)

# 使用选择的模型参数构建 ARIMA 模型
arima_model = ARIMA(time_series_data, order=model.order, seasonal_order=model.seasonal_order)

# 拟合 ARIMA 模型并进行预测
arima_model_fit = arima_model.fit()
arima_predictions = arima_model_fit.predict(start=0, end=len(time_series_data) + 12)

# 计算预测结果的均方误差（MSE）
mse = mean_squared_error(time_series_data, arima_predictions[:-12])
print('MSE:', mse)

在上面的代码中，pmdarima.auto_arima() 函数会自动选择最优的 ARIMA 模型参数和最优的季节性参数 I，然后用这些参数来实例化一个 ARIMA 模型。接下来，我们使用 ARIMA 模型拟合时间序列数据并进行预测。最后，我们计算预测结果的均方误差。