statsmodels.tsa.holtwinters.ExponentialSmoothing.fit¶

ExponentialSmoothing.fit(smoothing_level=None, smoothing_trend=None, smoothing_seasonal=None, damping_trend=None, *, optimized=True, remove_bias=False, start_params=None, method=None, minimize_kwargs=None, use_brute=True, use_boxcox=None, use_basinhopping=None, initial_level=None, initial_trend=None)[source]¶

拟合模型

Parameters:¶

smoothing_levelfloat, optional

简单指数平滑的alpha值，如果设置了该值，则将使用此值。

smoothing_trendfloat, optional

Holt趋势方法的beta值，如果设置了该值，则将使用此值作为该值。

smoothing_seasonalfloat, optional

Holt Winters季节性方法的伽马值，如果设置了该值，则将使用此值作为该值。

damping_trendfloat, optional

阻尼方法的phi值，如果设置了该值，则将使用此值作为该值。

optimizedbool, optional

通过最大化对数似然估计模型参数。

remove_biasbool, optional

通过强制平均残差等于零，从预测值和拟合值中去除偏差。

start_paramsarray_like, optional

优化拟合时使用的起始值。如果没有提供，起始值将通过网格搜索和基于数据初始值的合理值的组合来确定。请参阅注释以了解模型参数的结构。

methodstr, default “L-BFGS-B”

使用的最小化器。有效选项包括“L-BFGS-B”、“TNC”、“SLSQP”（默认）、“Powell”、“trust-constr”、“basinhopping”（也称为“bh”）和“least_squares”（也称为“ls”）。basinhopping尝试多个起始值，以试图在非凸问题中找到全局最小化器，因此比其他方法慢。

minimize_kwargsdict[str, Any]

传递给 SciPy 的 minimize 函数的参数字典，如果方法为“L-BFGS-B”、“TNC”、“SLSQP”、“Powell”或“trust-constr”之一，或者传递给 SciPy 的 basinhopping 或 least_squares 函数。有效的关键词是优化器特定的。请参阅 SciPy 的文档以获取完整的选项集。

use_brutebool, optional

使用暴力搜索（网格）优化器寻找良好的初始值。如果为False，则使用一组简单的初始值。

use_boxcox{True, False, ‘log’, float}, optional

是否应该首先对数据应用Box-Cox变换？如果为‘log’，则应用对数变换。如果为浮点数，则使用该值作为lambda。

自版本 0.12 起已弃用: 在构建模型时设置 use_boxcox

use_basinhoppingbool, optional

已弃用。使用 Basin Hopping 优化器来寻找最优值。 请改用 method。

自版本0.12起已弃用: 请改用method。

initial_levelfloat, optional

用于初始化拟合水平的值。

自版本0.12起已弃用: 在构造模型时设置initial_level

initial_trendfloat, optional

用于初始化拟合趋势的值。

自版本0.12起已弃用: 在构造模型时设置initial_trend或设置initialization_method。

Returns:¶

HoltWintersResults

参见 statsmodels.tsa.holtwinters.HoltWintersResults。

注释

这是一个完整的霍尔特-温特指数平滑实现，根据[1]。这包括所有不稳定方法以及稳定方法。该库的实现尽可能覆盖R库的功能，同时仍然保持Pythonic风格。

参数是有序的

[alpha, beta, gamma, 初始水平, 初始趋势, phi]

如果模型包含季节性平滑器，则随后是m个季节性值。任何与模型无关的参数都会被省略。例如，一个具有水平和季节性分量但没有趋势且不衰减的模型，将会有起始值

[alpha, gamma, 初始水平, s0, s1, …, s]

其中 sj 是季节性成分 j 的初始值。

参考文献

[1] Hyndman, Rob J., and George Athanasopoulos. Forecasting: principles

和实践。OTexts，2014年。