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我在一个有很多时间序列的时间序列项目上工作，我想用 arima/sarima 模型的自动功能来解决它。我在 R 上用 auto.arima 函数完成了它，它非常快，现在我在 python 上，我处理的 auto_arima 函数(来自 pmdarima 包)真的很慢。
最佳答案
我建议您为 ARIMA 使用更规范的 Python 包，例如 statsmodels:
http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA.html
关于python - 为什么 python 上的 pmdarima 包中的 auto_arima 函数比 R 上可用的 auto.arima 函数慢得多？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56257737/
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首先我要说我绝不是 Python 专家，但我当前的项目要求它是用 Python 编程的，所以任何帮助都将不胜感激。我拥有的是一个转换后的时间序列，其中包含每月数据(30 个月)和 1000 多个项目。
尝试使用金字塔的 auto arima 功能，但无济于事。 导入整个类: import pyramid stepwise_fit = auto_arima(df.Weighted_Price, sta
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我有 python 3.7.1 和 scipy 版本:1.3.0。调用 auto_arima 时出现错误:“无法从‘scipy.misc’导入名称‘factorial’” 只是这个基本的导入导致了这个
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！