Я выполнил прогноз временных рядов, используя auto_arima из пакета pmdarima. Я знаю, что этот пакет основан на пакете statsmodel SARIMAX.
Используя команду: fit.predict_in_sample(ARIMA_input, dynamic=None), дает результаты, которые масштабируются / нормализуются около 0. Я хотел бы преобразовать обратно в выборочные прогнозы обратно, чтобы построить график с моими входными данными. Кто-нибудь знает, как это трансформируется? Я искал исходный код с pmdarima , но ничего не могу найти. При использовании statsmodel SARIMAX в выборочных прогнозах использовалось то же масштабирование, что и для моего ввода.
Примечание: мои данные не сезонные, поэтому я просто использую ARIMA со статистической моделью SARIMAX.
Более того, если я использую порядок, заданный подгонкой auto_arima из pmdarima, и использую его со statsmodel SARIMAX, я получу разные результаты прогноза (прогноз pmdarima очень правдоподобен, а SARIMAX - просто прямая линия). Кажется, я не вижу, что сделано по-другому. Может, кто-то из вас это лучше понимает и может мне помочь?
Если вам нужна дополнительная информация, я с радостью ее предоставлю.