时序预测构建ARIMA模型时报错：NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima

在我时序预测构建ARIMA模型时出现报错：

NotImplementedError:
statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have
been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the .
between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX.

statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA makes use of the statespace framework and
is both well tested and maintained. It also offers alternative specialized
parameter estimators.

报错大致意思是：
statsmodels.tsa.arima_model.ARMA和statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA已被删除，取而代之的是statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA（注意。在arima和model之间）和statsmodels.tsa.SARIMAX.statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA使用了statespace框架，并且经过了良好的测试和维护。它还提供了替代的专用参数估计器。

具体截图如下：

具体解决办法：

后来查阅资料才知道这是因为statsmodels.tsa.arima_model.ARMA 和statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA已经被弃用，所以将这个from
statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA，改为from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA，同时order要设置对应p,d,q参数才能解决问题。

报错时候的源代码：
#ARIMA模型
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
kt_ARIMA = ARIMA(data7[‘AirPassengers’] order=(5,1,0)).fit()
print(kt_ARIMA.summary())

改过之后的代码：

#ARIMA模型
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
kt_ARIMA=ARIMA(data7['AirPassengers'],order=(5,1,0)).fit()
print(kt_ARIMA.summary())

成功解决问题（警告信息可以忽略）：

时序预测构建ARIMA模型时报错：NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_相关推荐

成功解决Not Implemented Error: statsmodels.tsa.arima_model. ARMA and statsmodels.tsa.arima_model. ARIMA
成功解决Not Implemented Error: statsmodels.tsa.arima_model. ARMA and statsmodels.tsa.arima_model. ARIMA ...
statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of
这种使用方法已经弃用了,改成下面即可 import statsmodels.api as sm model = sm.tsa.arima.ARIMA(train_data, order=(1,1,1) ...
构建ARIMA模型对数据进行预测的案例（尺度5min）
需求: 构建ARIMA(p,d,q)模型首先根据时间序列的折线图对序列进行初步的平稳性判断,并采用ADF单位根对序列的平稳性进行检验,对非平稳的时间序列,进行差分处理,直至成为平稳序列,差分的次数即为 ...
arima 公式_时间序列预测之--ARIMA模型
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIM ...
时间序列预测之--ARIMA模型
什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIM ...
pytorch保存模型时报错***object has no attribute 'state_dict'
定义了一个类BaseNet并实例化该类: net=BaseNet() 保存net时报错object has no attribute 'state_dict' torch.save(net.state ...
arima模型预测 matlab,ARIMA模型预测问题
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼 y=[301.125 461.90625 647.25 458.71875 192.1875 168.5625 69.75 74.71875 47.062 ...
opencv打开pb_NSFW-Score： OpenCV读取pb转化的ONNX模型时报错
opencv-python-headless==4.5.1.48 报错 `[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-_a0ur5ao/opencv/modules/dnn ...
PYTORCH保存模型时报错AttributeError: Can‘t pickle local object ‘Stage.__init__.＜locals＞.＜lambda＞‘
解决方法: 点开报错的代码位置,将代码里面的import pickle改成import dill as pickle

时序预测构建ARIMA模型时报错：NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_

具体解决办法：

时序预测构建ARIMA模型时报错：NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_相关推荐

最新文章

热门文章