Python pmdarima auto_arima 最新版本问题

Question

我目前正在关注时间序列分析链接的 Udemy 讲座。

在一个非常基本的数据集上运行 pmdarima 1.7.1 auto_arima (statsmodels 0.11) 时，我收到一个摘要，其中只有模型说明了没有 p、q、d 的 SARIMAX。 见下图。

我是否应该将其视为全 0 或白噪声的模型，因为“aic”表示 823.489，这可以追溯到 ARIMA(0,0,0)(0,0,0)[0] 截距？

在旧版本的 pmdarima (1.10) 和旧版本的 statsmodels (0.9) 中运行时，我收到不同的结果。 见下文。

较新版本的 auto_arima 是否不再报告 ARMA，我应该只参考一般线性平均值的系数？

我目前只在 auto_arima 函数中放置了一些参数。

auto_arima(df1['Births'],seasonal=False,trace=True).summary()

任何帮助将不胜感激，如果需要，我可以提供 csv 文件。

Answer 1

对于任何偶然发现的人。 在深入研究 pmdarima 版本控制后，我发现在 pmdarima 1.5.1 版本中，此功能将不再使用统计模型 ARMA 和 ARIMA。 现在只有SARIMAX。

可以在下面找到此库的更改日志。

Python pmdarima auto_arima 最新版本问题

我想我现在的问题是，auto_arima 是否仍会为固定/非季节性数据提供准确预测？