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AttributeError: module 'statsmodels.tsa.api' has no attribute 'arima'
时间: 2023-11-12 19:04:15
浏览: 99
这个错误通常是由于[版本](https://geek.csdn.net/educolumn/04449e2eb7da35a9c72dce97dbf43e2a?spm=1055.2569.3001.10083)不兼容导致的。在新[版本](https://geek.csdn.net/educolumn/04449e2eb7da35a9c72dce97dbf43e2a?spm=1055.2569.3001.10083)的statsmodels中，arima已经被移除，改为使用ARIMA。您可以尝试更新statsmodels[版本](https://geek.csdn.net/educolumn/04449e2eb7da35a9c72dce97dbf43e2a?spm=1055.2569.3001.10083)或者使用ARIMA来[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)这个问题。
关于引用中的问题，您可以尝试使用tensorflow的最新版本，或者使用tf.compat.v1而不是tf.contrib来[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)这个问题。
关于引用中的代码，它展示了使用SimpleExpSmoothing模型进行时间序列预测的方法。该模型适用于无趋势和无季节性的时间序列数据。在这个例子中，使用该模型对oildata进行了预测，并将预测结果与原始数据一起绘制在了图表上。
相关问题
AttributeError: module 'statsmodels.tsa.arima.api' has no attribute 'model'
根据您提供的引用内容，您遇到了一个AttributeError: module 'statsmodels.tsa.arima.api' has no attribute 'model'的错误。这个错误通常是由于导入的模块或包中没有所需的属性或方法引起的。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：
1. 检查模块或包的版本：确保您使用的是正确的模块或包，并且版本是兼容的。有时候，某些属性或方法可能在不同的版本中有所变化或被移除。
2. 检查导入语句：确保您正确地导入了所需的模块或包，并且使用了正确的语法。有时候，错误的导入语句可能导致无法访问所需的属性或方法。
3. 查阅文档或官方资源：如果您仍然无法解决问题，建议查阅相关模块或包的文档或官方资源。这些资源通常提供了关于模块或包的详细信息、用法示例和常见问题解答，可以帮助您更好地理解和解决问题。
下面是一个示例代码，演示了如何使用statsmodels.tsa
AttributeError: module 'statsmodels.tsa.api' has no attribute 'ARMA'
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3. 后续算法：
- 继续讲解的内容可能包括：
- 线性与二次判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：一种统计方法，用于分类问题，通过对数据进行投影到低维空间，使得类别间的差异最大化，类别内的差异最小化。
- 核岭回归（Kernel Ridge Regression）：扩展了岭回归，使用核技巧处理非线性关系，通过将数据映射到高维空间进行线性拟合。
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