Экспоненциальное сглаживание в python производит все NaN

Question

Я пытаюсь использовать ExponentialSmoothing (используя панд) для прогнозирования спроса на электроэнергию.

Код, который я написал, и его выходные данные приведены в конце этого сообщения.

Есть какие-нибудь подсказки, почему это производит все NaNs? Тренировка проводится по часам, и я предполагаю ежедневную (24 измерения) сезонность.

Заранее спасибо,

Хуан Флорес

---

print('modeling')

t1=time.time()

model = ExponentialSmoothing(KWHTr, trend='add', seasonal='add', 

seasonal_periods=24).fit()

t2=time.time()

print('modeling time: ', t2-t1, 'sec')

print('predicting')

start_date = KWHVa.index[0] 

end_date = KWHVa.index[-1]

print('period: (', start_date, '-', end_date,')')

pred=KWHVa.copy()

pred = model.predict(start=start_date, end=end_date)

print(pred)

print('*')

---

Выход:

---

modeling

modeling time:  109.9684362411499 sec

predicting

period: (2017-10-29 10:00:00 - 2017-11-02 13:00:00 )

2017-10-29 10:00:00   NaN

2017-10-29 11:00:00   NaN

2017-10-29 12:00:00   NaN

2017-10-29 13:00:00   NaN

2017-10-29 14:00:00   NaN

                       ..

2017-11-02 09:00:00   NaN

2017-11-02 10:00:00   NaN

2017-11-02 11:00:00   NaN

2017-11-02 12:00:00   NaN

2017-11-02 13:00:00   NaN

Freq: H, Length: 100, dtype: float64

*

---

Answer 1

Извините, данные обучения содержали некоторые NaN, поэтому они не могли ни моделировать, ни прогнозировать.

Мой плохой!

Juan