Прогноз ARIMA: Невозможно преобразовать выходные данные вычитания из ufunc из dtype ('float64') в dtype ('int64') с правилом приведения «same_kind» - PullRequest
0 голосов
/ 01 июня 2018

Я использую ARIMA для подгонки значений и сохраняю их как файл рассола.Отправьте это, файл pickle используется, чтобы выйти из выборочных прогнозов.Однако при получении примеров прогнозов я получаю следующую ошибку: Невозможно привести вычитание вычитаемых значений ufunc из dtype ('float64') к dtype ('int64') с правилом приведения типа same_kind.

def forecast_fit(df):            
  series=df
  X = series.values
  train=X
  model = ARIMA(X, order=(1,0,1))
  model_fit = model.fit(disp=0)
  model_fit.save('model.pkl')
forecast_fit(df)
#Out of sample forecasts
loaded = ARIMAResults.load('model.pkl)
forecast = loaded.forecast(steps=17)[0]        #error_occurs_here
df=pd.DataFrame(forecast, columns=[i+'_hat'])  

The dfсодержит следующие данные: https://docs.google.com/spreadsheets/d/14W77ra-nQYqvDN8wSPhhiN11lBnob6ZW0UVevQ5orKk/edit?usp=sharing

Я прикрепляю данные, потому что ошибка происходит с этим самым образцом, остальные переменные (я повторяю упражнение для многих других переменных) не выдают ошибку.

1 Ответ

0 голосов
/ 06 июня 2018

Похоже, statsmodels ARIMA выдает ошибку, потому что он явно не конвертирует int в float.Если я попытаюсь преобразовать данные в плавающее, статистические модели будут работать хорошо.

X = X.astype('float32')

Это уже сообщенная ошибка на Github.

...