用statsmodels.tsa返回训练集预测值

Question

我一直在使用状态模型(v0.12.2)来训练ARIMA模型，并且希望了解一个模型是如何与训练数据相匹配的

现行法典：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

#for some p,d,q
model = ARIMA(train, order = (p,d,q)
model_fit = model.fit()

试图做：

我想用实际的训练价值来描绘训练的预测。

在阅读这份文件之后，我一直在尝试使用以下内容

model_fit.get_prediction()

但是，这将返回：

<statsmodels.tsa.statespace.mlemodel.PredictionResultsWrapper at 0x7f804bf5bbe0>

问题：

如何为训练集返回这些预测值？

谢谢你的建议！

Answer 1

我想你是在寻找模型的合适值，如果是这样的话，

model_fit.fittedvalues

您可以找到一个完整的示例这里。

Answer 2

我发现改变：

model_fit.get_prediction()

至

model_fit.get_prediction().predicted_mean

返回一个数组，该数组并不完美，但适合我的分析。

如果你有另一种/更好的方法，请贴出答案！