时间序列arima预测报错

Question

使用plot_predict预测时报错，不能预测未来，只能预测训练集中的日期范围

Answer 1

错误通常发生在你尝试预测的日期超出了训练集的日期范围。这是因为ARIMA模型预测的步骤需要基于已经观察到的数据。当你尝试预测超出已知范围的日期时，ARIMA模型没有足够的信息来生成预测。
具体到plot_predict，这个函数有两个参数：start 和 end，用于指定预测的开始和结束日期。你需要保证这两个参数的日期范围在你的训练数据的日期范围内。
如果你想要使用ARIMA模型预测未来的日期，你可以考虑使用forecast方法而不是plot_predict。forecast方法允许你指定预测的步数，即未来的时间点数量。
以下是一个简单的示例如何使用forecast方法：

# 假设已经拟合好了ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来10个时间点
forecast_steps = 10
forecast, stderr, conf_int = model_fit.forecast(steps=forecast_steps)

在这段代码中，forecast列表中将包含未来10个预测时间点的预测值。对于使用forecast方法的详细信息，你可以参考官方文档。