Question

我正在使用statsmodels.tsa.statespace.sarimax进行预测。这是我的代码

pprint(list(rolmean_df.index)[0])
>> datetime.date(2015, 5, 19)

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(rolmean_df['IC_10_diff'], trend='n', order=(2,1,2))
results = mod.fit()
s = results.get_prediction(start = pd.to_datetime('2016-01-01').date(), dynamic= False)
>> ValueError: Start must be in dates. Got 2016-01-01 | 2016-01-01 00:00:00

我不确定我的＆＃34;开始＆＃34;格式错误或其他不起作用。

Answer 1

来自doc： http://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.tsa.statespace.sarimax.SARIMAXResults.html

get_forecast（[steps]）样本外预测
get_prediction（[开始， end，dynamic，exog]）样本内预测和样本外预测

所以，“开始必须在日期”意味着开始应该在您的数据集中。

如果要将模型用于forecase，请使用get_forecast（）。

Answer 2

我几天前和你有同样的问题，现在我有一个合理的解释。

我认为此功能的开始日期和结束日期取决于您的数据集。

例如，我第一次希望开始日期等于2017-10-01＆＃39;，但此日期不包含在我的数据中。然后＆＃39; 2017-12-01＆＃39;是开始日期的值，可以编译文件，因为此日期在我的数据集中。

Answer 3

我有类似的问题。您必须确保开始日期包含在rolmean_df['IC_10_diff']中。

只需打印`rolmean_df ['IC_10_diff']'中的所有值，然后选择最接近2016-01-01的值。

python ValueError：Start必须是日期。得到2016-01-01 | 2016-01-01 00:00:00

3 个答案: