统计模型：ARIMA给出的预测少于指定数量

Question

我在时间序列问题上使用ARIMA。 具体来说，我正在使用Sklearn的TimeSeriesSplit执行交叉验证。 不幸的是，当我要求30时，我得到3个预测。这是我所做的：

    Y_train = Y_train.astype(float)
    # build basic ARIMA model
    arima_model = ARIMA(Y_train, order=(2,0,1))
    # fit it
    arima_results = arima_model.fit()
    # predict next len(test) values
    preds = arima_results.forecast(steps=len(Y_test))
    print("len of y_train:", len(Y_train))
    print("len of y_test:", len(Y_test))
    print("len of preds:", len(preds))

我回来了：

len of y_train: 56
len of y_test: 30
len of preds: 3

当我去计算mean_squared_error时，这会导致错误，因为预测的长度（3）与测试集（30）的长度不同。 这是错误：

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [3, 30]

知道我在玩什么吗？

谢谢！

Answer 1

fit 从文档中返回ARIMAResults实例，该实例提供了forecast方法。

返回值是一个tuple ，其中每个元素都是一个适当长度的数组，具有不同类型的结果计算。 所以看来您想使用

preds[0]

而不是直接看preds 。