Statsmodels ETSModel get_prediction 遇到错误

Question

使用series.groupby NamedAggdf_agg = df.groupby('status').file_name.agg(file_name='first', count='count').reset_index()Out[393]:   status      file_name  count0   final   my_movie.mov      1718045  我试图通过 StatsModels ETSModel 从 Holt Winters 时间序列模型获取预测区间。有人可以帮我弄清楚出了什么问题吗？fit1 = ETSModel(x_train, seasonal_periods=7, trend='add', seasonal='mul', damped_trend=True).fit()fcst = fit1.get_prediction(start=current_date, end=current_date + np.timedelta64(6,'D'))我收到以下错误：File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\exponential_smoothing\ets.py", line 2078, in get_prediction    **simulate_kwargs,  File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\exponential_smoothing\ets.py", line 2234, in __init__    start : (end + 1)ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (7)这是输入：x_trainOut[24]: ds2020-08-04    1027.02020-08-05    1813.02020-08-06    2157.02020-08-07    3070.02020-08-08    2968.02020-08-09    2083.02020-08-10    1762.02020-08-11    1755.02020-08-12    1788.02020-08-13    2266.02020-08-14    3272.02020-08-15    2768.02020-08-16    1869.02020-08-17    1940.02020-08-18    1673.02020-08-19    1821.02020-08-20    2293.02020-08-21    2802.02020-08-22    2604.02020-08-23    1843.02020-08-24    1758.02020-08-25    1393.02020-08-26    1612.02020-08-27    2165.02020-08-28    2898.02020-08-29    2471.02020-08-30    2297.0Freq: D, dtype: float64current_dateOut[25]: numpy.datetime64('2020-09-01')

Answer 1

get_prediction如果开始日期在数据集结束之后，这看起来像是一个错误。我建议您在https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/new?template=bug_report.md提交错误报告。

与此同时，您似乎需要将数据设置start为等于数据集中的最后日期（例如，在您给出的示例中为 2020-08-30），然后手动将结果子集化为仅来自current_date向前的结果。