Question

我正在尝试从statsmodel包

实现预测功能

prediction = results.predict(start=1,end=len(test),exog=test)

输入，测试和输出预测的日期不一致。对于前者，我将于2012年1月4日至2012年7月25日至2013年4月26日至2013年11月13日。部分困难在于我没有完全反复出现的频率 - 我有每日价值，不包括周末和假日。设置指数的适当方法是什么？

x = psql.frame_query(query,con=db)
x = x.set_index('date')

train = x[0:len(x)-50]
test = x[len(x)-50:len(x)]

arima = tsa.ARIMA(train['A'], exog=train, order = (2,1,1))
results = arima.fit()
prediction = results.predict(start=test.index[0],end=test.index[-1],exog=test)

我收到错误

There is no frequency for these dates and date 2013-04-26 00:00:00 is not in dates index. Try giving a date that is in the dates index or use an integer

这是第一组数据

2013-04-26   -0.9492
2013-04-29    2.2011
...
2013-11-12    0.1178
2013-11-13    2.0449

Answer 1

索引应该是任何类似日期时间的值，包括pandas的时间戳。如果您使用大熊猫的工作日频率，那么这应该有效，尽管假期可能会出现问题，因为它没有标准化。您可以使用他们的自定义假日日历支持，并获得您想要的内容。

正如我在你提到的其他问题中所提到的那样，没有一个完全可重复的例子，我可以说你得到的内容并不多，但是如果给出正确的索引，这应该有用。如果日期没有周期性频率。例如，在没有告诉索引的情况下排除周末和假日，然后就无法预测您想要抽出样本的日期。

statsmodel预测开始和结束指数

1 个答案: