来自 arima 的 model_fit.plot_predict() 和 model_fit.predict() 的不同结果答案

【问题标题】：different result from model_fit.plot_predict() and model_fit.predict() from arima来自 arima 的 model_fit.plot_predict() 和 model_fit.predict() 的不同结果
【发布时间】：2021-06-16 17:54:18
【问题描述】：

我想通过使用预测值和实际值之间的差异来了解 arima 如何运作良好。所以我使用了 predict()（下一个），但它与 plot_predict()（上一个）的值不同。（请看看有什么不同）enter image description here 我认为 plot_predict 值是我想要的，因为它更接近真实值，但我从 predict() 得到的值太低了。请帮我找到答案。感谢您的帮助。

第一个，我用过

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(sales, order=(0,1,1))
model_fit = model.fit(trend='nc',full_output=True, disp=1)
print(model_fit.summary())
model_fit.plot_predict(dynamic=False)

下面这个我用过

predict=model_fit.predict()
plt.plot(predict)

【问题讨论】：

标签： python time-series forecasting predict arima

【解决方案1】：

您使用哪个版本的statsmodels？

我认为您使用的是 statsmodels 版本 10.2（目前是 Google Colab 中 statsmodels 的默认版本）

注意函数中的typ参数（described in this link），将值改为levels，得到预测值而不是差分值。

predict=model_fit.predict(typ='levels')
plt.plot(predict)
plt.plot(sales)

【讨论】：