python statsmodels ARIMA plot_predict：如何預測數據？

Question

我使用 ARIMAResults 的plot_predict函數提前 5 年預測數據的樣子，這是相當合理的。 唯一的問題是，我需要為 Power Bi 預測的數據！

我如何才能真正看到這些值（不在情節上）？

注意：我正在使用 python！

謝謝！

Answer 1

您需要調用predict()方法而不是plot_predict() 。 它或多或少是具有相同參數的相同方法，但predict()將預測值作為數組返回，而plot_predict()返回一個數字。

https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.plot_predict.html#statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.plot_predict

https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.predict.html#statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.predict

Answer 2

使用 predict 而不是 predict_plot()

print("Predicted Price pct change")
def plotARMA(df_accumulative,ax,label):
    result=df_accumulative
    result=result.rolling(window=45).mean().dropna()
    mod = sm.tsa.arima.ARIMA(result, order=(2,0,0))
    res = mod.fit()
    # Plot the original series and the forecasted series
    #res.plot_predict(start=0, end=400)
    df_accumulative.plot(ax=ax,label=label)
    res.predict().plot(ax=ax,label=label)

fig,ax = plt.subplots(figsize=(20,20))    
plotARMA(duke_accumulative,ax,"Duke")
plotARMA(nee_accumulative,ax,"Next Era")
plotARMA(xel_accumulative,ax,"Xel")
plt.legend(fontsize=8)
plt.title("ARMA")
plt.show()