时间序列分析中的 statsmodels.tsa.arima_model被抛弃了，如何解决？

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# Fit model
model = ARIMA(y_train, order=( 1,1,1)) #自己调整参数
model_fit = model.fit()

解决办法：

（说明:因为之前那个被python抛弃了，说是换成更好的所有得直接从statsmodels.tsa.arima.model导入ARIMA包）

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# Fit model
model = ARIMA(y_train, order=(1 ,1,1))
model_fit = model.fit()

或者

import statsmodels.api as sm
model_fit = sm.tsa.ARIMA(y_train, order=(1,1,1)).fit()

两种方法都是一样的效果，都能解决该问题

但我修改好，又遇到了第二个问题：

# Prediction with ARIMA
y_pred,pr,ens= model_fit.forecast(len(y_valid))

发现我回参变量值给多了，删除pr，ens即可

# Prediction with ARIMA
y_pred= model_fit.forecast(len(y_valid))

以上报错全部解决！

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解决办法：

或者

但我修改好，又遇到了第二个问题：

发现我回参变量值给多了，删除pr，ens即可

以上报错全部解决！

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