如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型
如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型
差分自回归移动平均模型（ARIMA）是时间序列分析和预测领域流行的一个线性模型。
statsmodels库实现了在Python中使用ARIMA。（对当前序列得到的）ARIMA模型可以被保存到文件中，用于对未来的新数据进行预测。但statsmodels库的当前版本中存在一个缺陷(2017.2)，这个Bug会导致模型无法被加载。
在本教程中，你将了解如何诊断和解决这个当前版本中(0.8及以前)的Bug。
现在就让我们开始吧。
每天女婴出生数目数据集
首先，我们可以通过一个标准的时间序列数据集，来理解statsmodels ARIMA实现中存在的问题。
这个“每日女婴出生”数据集描述了1959年加利福尼亚州每天的出生的女婴数量。
每天的数据是当天出生女婴的数量，显然共有365个数据。数据集的来源于Newton（1988）。
下载该数据集并将其放在当前工作目录中，我们将文件命名为为 “ daily-total-female-births.csv ”。
下面的代码片段将加载和绘制数据集对应的图形。
from pandas import Series
from matplotlib import pyplot
series = Series.from_csv('daily-total-female-births.csv', header=0)
series.plot()
pyplot.show()运行示例将数据集加载为Pandas序列，然后绘制数据的线图。
Python环境
确认你使用的是最新版本的statsmodels库。
你可以通过运行下面的脚本来检查：
import statsmodels
print('statsmodels: %s' % statsmodels.__version__)运行脚本，如果是最新版本，会显示statsmodels 0.6或0.6.1。
statsmodels: 0.6.1
Python 2/3皆可。
更新：我确认在statsmodels 0.8这个问题仍然存在并会导致产生错误消息：
AttributeError: 'ARIMA' object has no attribute 'dates' ARIMA模型保存错误
我们可以很容易地在“每日出生的女性数目”数据集上训练一个ARIMA模型。
下面的代码片段可以训练一个基于该数据集的ARIMA（1,1,1）模型。
model.fit（）函数会返回一个ARIMAResults对象，我们可以调用save()函数将模型保存在文件中，使用load()函数加载现有的模型。
from pandas import Series
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAResults
# load data
series = Series.from_csv('daily-total-female-births.csv', header=0)
# prepare data
X = series.values
X = X.astype('float32')
# fit model
model = ARIMA(X, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()
# save model
model_fit.save('model.pkl')
# load model
loaded = ARIMAResults.load('model.pkl')运行此示例程序，训练模型并将其保存到文件中，不会出现我之前提到的问题。
但当你尝试从文件加载模型时，会出现报错。
Traceback (most recent call last):
File "...", line 16, in <module>
loaded = ARIMAResults.load('model.pkl')
File ".../site-packages/statsmodels/base/model.py", line 1529, in load
return load_pickle(fname)
File ".../site-packages/statsmodels/iolib/smpickle.py", line 41, in load_pickle
return cPickle.load(fin)
TypeError: __new__() takes at least 3 arguments (1 given)
具体来说，注意下面这行：
TypeError: __new__() takes at least 3 arguments (1 given)到截至目前，我们该如何解决这个问题呢？
ARIMA模型保存Bug的解决方法
Zae Myung Kim在2016年9月发现并报告了这个Bug。
你可以通过下面的链接，了解他的工作：
BUG: Implemented __getnewargs__() method for unpickling
这个错误的产生是因为一个pickle需要的函数（pickle，用于序列化Python对象的库）在statsmodels中没有定义。
在保存之前，必须在ARIMA模型中定义函数__getnewargs__，以定义构造对象所需的参数。
我们可以解决这个问题。修复的过程涉及两点：
- 定义适用于ARIMA对象的___getnewargs___函数实现 。
- 将定义的函数添加到ARIMA程序中。
非常感谢 Zae Myung Kim，在他的bug报告中已经提供了一个实现该函数的例子，所以我们可以直接使用它：
def __getnewargs__(self):
return ((self.endog),(self.k_lags, self.k_diff, self.k_ma)Python允许我们可以修补一个对象，哪怕是在像statsmodels这样的库中。
我们可以通过使用赋值的方式，在现有的对象上定义一个新的函数。
我们可以对ARIMA对象上的___getnewargs___函数做如下操作：
ARIMA.__getnewargs__ = __getnewargs__下面列出了通过使用补丁在Python中加载和保存ARIMA模型的完整示例：
from pandas import Series
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAResults
# monkey patch around bug in ARIMA class
def __getnewargs__(self):
return ((self.endog),(self.k_lags, self.k_diff, self.k_ma))
ARIMA.__getnewargs__ = __getnewargs__
# load data
series = Series.from_csv('daily-total-female-births.csv', header=0)
# prepare data
X = series.values
X = X.astype('float32')
# fit model
model = ARIMA(X, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit()
# save model
model_fit.save('model.pkl')
# load model
loaded = ARIMAResults.load('model.pkl')现在运行示例可以成功加载模型，而不会报错。
概要
在这篇文章中，你明白了如何解决statsmodels ARIMA实现中的一个错误，该错误会导致无法将ARIMA模型保存到文件或从文件中加载ARIMA模型。
你发现了如何编写一个补丁来解决这个bug，以及如何证明它确实已经修复了。