SARIMAX -意外的预测结果

Question

我正在尝试使用SARIMAX预测一些体重度量。该模型很好地拟合了数据，但当涉及到预测时，它的表现并不符合我的预期。在下图中，你可以看到我的数据在12月份左右有一个季节性的组成部分。但当我预测进入12月份时，这条线仍然持平。我想，当我添加了一个季节组件时，我希望它能模拟这种趋势。这个期望是不正确的，还是我做错了什么？我的代码在图片下面。谢谢你的帮忙!

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# Model
model = SARIMAX(sum_all_model,order=(0,1,2),seasonal_order=(2,0,2,12))
results = model.fit()
# Forecasting
forecast = results.forecast(100)

Answer 1

一个问题是，seasonal_period的最后一个参数给出了一个季节中的周期数，这与输入数据的频率有关。

看起来您的输入数据可能是每天，因此通过将季节周期设置为12，您是说季节每12天重复一次，而不是每12个月重复一次。

两个注意事项：

1. 它看起来像是12月份的过程变化的平均值，即使你有正确的季节周期，它也不会被SARIMAX模型捕获。
2. SARIMAX模型对于大的季节周期在计算上效率不高(实际上它通常非常慢/内存密集型)，所以我不建议尝试用每日数据的年度季节周期来解决这个问题。