这通常是由于时间序列数据不足以拟合ARIMA模型造成的。解决方法是增加时间序列数据数量或尝试使用其他的时间序列模型。
代码示例:
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# 拟合ARIMA模型并预测
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=30)
# 计算精度分数
accuracy_scores = results.forecast(steps=30)[2]
if any(pd.isnull(accuracy_scores)):
print('ARIMA模型无法计算精度分数')
else:
print('ARIMA模型精度分数为:', accuracy_scores)