FutureWarning：statsmodels.tsa.arima_model.ARMA 和 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA 已弃用

Question

使用 ARMA 拟合模型时：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA

我的控制台中收到警告：

C:\Users\lfc\anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py:472: FutureWarning: 
statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been deprecated in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX. These will be removed after the 0.12 release.

statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA makes use of the statespace framework and
is both well tested and maintained.

To silence this warning and continue using ARMA and ARIMA until they are
removed, use:

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', 'statsmodels.tsa.arima_model.ARMA',
                        FutureWarning)
warnings.filterwarnings('ignore', 'statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA',
                        FutureWarning)

warnings.warn(ARIMA_DEPRECATION_WARN, FutureWarning)

如何放弃警告？

Answer 1

出现此警告是由于 ARIMA 包“statsmodels\tsa\arima_model”的弃用。

相反，使用以下命令导入 statsmodel：

import statsmodels.api as sm

并将 ARIMA 模型拟合为：

model = sm.tsa.arima.ARIMA(train_data, order=(1,1,2))
result = model.fit()

Answer 2

截至今天， 和statsmodels.tsa.arima_model.ARMA已statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA被删除，取而代之的是statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA（没有_）和statsmodels.tsa.SARIMAX。

这是因为statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA使用了该statespace框架，并且它们都经过了良好的测试和维护。它还提供替代的专用参数估计器。

如果您尝试使用ARMAfrom ，statsmodels.tsa.arima_model您将收到NotImplementedError消息错误。

使用ARIMA模型的快速修复可能如下所示：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(dataFrame.columnName, order=(1,0,0))

您可以在本期找到更多详细信息。

Answer 3

运行以下代码以忽略 ARIMA 警告

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")