双指数平滑 (DES) 在 R 和 Python 中产生不同的结果？答案

【问题标题】：Double Exponential Smoothing (DES) yields different results in R and Python?双指数平滑 (DES) 在 R 和 Python 中产生不同的结果？
【发布时间】：2019-04-03 05:36:15
【问题描述】：

我在 R 和 python 中发现 ETS AAN 方法的不同结果。有什么原因吗？

R 代码

> x
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2016  36  78  35 244  25 283  42   6  59   5  47  20
2017   0   0   5  38  16 143  14  37  60   2  55   0
> fit <- forecast::ets(x,model="AAN")
> forecast::forecast(fit, h=h)

           Point Forecast     Lo 80   Hi 80     Lo 95    Hi 95
Jan 3  -->        2.006235 -93.95293 97.9654 -144.7506 148.7631

Python

> import statsmodels.tsa.holtwinters as ets
> holt_r = ets.ExponentialSmoothing(dft, trend='additive', damped=False, seasonal=None).fit()
C:\Anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:171: ValueWarning: No frequency information was provided, so inferred frequency M will be used.

  % freq, ValueWarning)

> holt_r.forecast(1)

Out[39]: 
2018-01-31 --->   13.049129

Freq: M, dtype: float64

【问题讨论】：

请适当地格式化您的代码！
我们能否提供一个可重现的示例？

标签： python r machine-learning time-series

【解决方案1】：

R 和 Python 使用不同的优化器来查找模型的最终参数（alpha 和 beta）的值，因此它们并不总是会给出相同的结果。您应该查看文档并查看正在使用哪些优化方法。

【讨论】：