Я делаю модель временного ряда SARIMA и хочу найти MSE прогнозируемых данных и фактических данных.Но я продолжаю получать значение NaN для получения MSE.
Это то, что используется для вычисления среднеквадратичной ошибки.Кроме того, все значения были напечатаны ниже.
y_forecasted = pred.predicted_mean
y_truth = indexedDataset['2018-01-01':]
mse = (np.mean(y_truth - y_forecasted)**2)
print(mse)
2018-01-01 00:00:00 NaN
2018-02-01 00:00:00 NaN
2018-03-01 00:00:00 NaN
2018-04-01 00:00:00 NaN
2018-05-01 00:00:00 NaN
2018-06-01 00:00:00 NaN
2018-07-01 00:00:00 NaN
2018-08-01 00:00:00 NaN
2018-09-01 00:00:00 NaN
2018-10-01 00:00:00 NaN
2018-11-01 00:00:00 NaN
2018-12-01 00:00:00 NaN
2019-01-01 00:00:00 NaN
2019-02-01 00:00:00 NaN
2019-03-01 00:00:00 NaN
kwh NaN
dtype: float64
print(y_truth)
2018-01-01 120
2018-02-01 113
2018-03-01 123
2018-04-01 168
2018-05-01 142
2018-06-01 149
2018-07-01 116
2018-08-01 123
2018-09-01 38
2018-10-01 41
2018-11-01 48
2018-12-01 52
2019-01-01 48
2019-02-01 49
2019-03-01 36
print(y_forecasted)
2018-01-01 116.544320
2018-02-01 118.167629
2018-03-01 149.221148
2018-04-01 145.603930
2018-05-01 182.453446
2018-06-01 136.816330
2018-07-01 127.626132
2018-08-01 130.638331
2018-09-01 115.672435
2018-10-01 78.242700
2018-11-01 65.631016
2018-12-01 44.679845
2019-01-01 60.412676
2019-02-01 26.324014
2019-03-01 59.369507
Freq: MS, dtype: float64