from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # Fit model model = ARIMA(y_train, order=( 1,1,1)) #自己调整参数 model_fit = model.fit()解决办法：
（说明:因为之前那个被python抛弃了，说是换成更好的所有得直接从statsmodels.tsa.arima.model导入ARIMA包）
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # Fit model model = ARIMA(y_train, order=(1 ,1,1)) model_fit = model.fit()或者
import statsmodels.api as sm model_fit = sm.tsa.ARIMA(y_train, order=(1,1,1)).fit()
两种方法都是一样的效果，都能解决该问题
但我修改好，又遇到了第二个问题：# Prediction with ARIMA y_pred,pr,ens= model_fit.forecast(len(y_valid))发现我回参变量值给多了，删除pr，ens即可
# Prediction with ARIMA y_pred= model_fit.forecast(len(y_valid))以上报错全部解决！
