在时间序列预测中使用SimpleExpSmoothing时出错

Question

from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt
fit1 = SimpleExpSmoothing(train_df).fit(smoothing_level=0.2,optimized=False)
fcast1 = fit1.forecast(4).rename(r'$alpha=0.2$')
fcast1.plot(marker='o', color='blue', legend=True)
fit1.fittedvalues.plot(marker='o',  color='blue')

我的数据帧，train_df有两列，第一列是股票价值价格，第二列是序列号(如1,2,3…(

在这里，我试图使用指数平滑来预测股票的价值

这就是错误

NotImplementedError:仅支持一维数据

Answer 1

最好能给出一个数据示例。尽管如此，我还是自己创建了一个小数据示例。

from statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing, SimpleExpSmoothing, Holt
import pandas as pd

如下所述创建DataFrame：

train_df = pd.DataFrame({'stock':[80,90,105,130,160,200], 'number':[1,2,3,4,5,6]})

然而，您需要输入库存的pd.Series：

train_ps = pd.Series(train_df['stock'])

最后，您将train_ps放入您的模型中：

fit1 = SimpleExpSmoothing(train_ps).fit(smoothing_level=0.2,optimized=False)
fcast1 = fit1.forecast(4).rename(r'$alpha=0.2$')
fcast1.plot(marker='o', color='blue', legend=True)
fit1.fittedvalues.plot(marker='o',  color='blue')