Я пытаюсь создать простую модель экспоненциального сглаживания, следуя этому руководству: https://towardsdatascience.com/time-series-in-python-exponential-smoothing-and-arima-processes-2c67f2a52788
, но столкнулись с проблемами, которые я не понимаю. У меня есть очень простой pandas DataFrame с именем time_series с ежедневным индексом даты и времени и значением от 20 до 100 для числа людей, посещающих клинику c за этот день. Это выглядит так:
patients
Date
2015-01-04 49
2015-01-05 51
2015-01-06 48
2015-01-07 30
2015-01-08 27
Однако я получаю сообщение об ошибке при выполнении строки fit1 в следующем коде, который я создал для построения в модели SES. Код для сборки выглядит следующим образом:
train, test = train_test_split(time_series, test_size=0.30, shuffle=False)
model = SimpleExpSmoothing(np.asarray(train['patients']))
model._index = pd.to_datetime(train.index)
fit1 = model.fit()
pred1 = fit1.forecast(9)
fit2 = model.fit(smoothing_level=.2)
pred2 = fit2.forecast(9)
fit3 = model.fit(smoothing_level=.5)
pred3 = fit3.forecast(9)
Ошибка заключается в следующем, что я нахожу странным, поскольку я проверил, и оба поезда и теста не содержат нулевых значений:
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Timestamp' and 'NoneType'
Кто-нибудь понимает, почему это происходит?
Большое спасибо.