如何从pmdarima模块中的pipe.fit()获取AIC值

从pmdarima模块中的pipe.fit()方法获取AIC值的步骤如下：

导入必要的模块和函数：

from pmdarima.pipeline import Pipeline
from pmdarima.arima import auto_arima

创建一个Pipeline对象，并设置ARIMA模型的参数：

pipe = Pipeline([
    ('arima', auto_arima(stepwise=True, suppress_warnings=True))
])

使用fit()方法拟合数据并获取AIC值：

pipe.fit(data)
aic = pipe.named_steps['arima'].aic()

在这个过程中，我们使用了pmdarima库中的Pipeline类来构建一个包含ARIMA模型的管道。然后，我们使用fit()方法将数据拟合到模型中，并通过named_steps属性获取ARIMA模型的AIC值。

AIC（Akaike Information Criterion）是一种模型选择准则，用于衡量模型的拟合优度和复杂度。AIC值越小，表示模型越好。

pmdarima是一个Python库，用于自动选择ARIMA模型的超参数。它提供了一种简单的方法来拟合时间序列数据，并根据AIC值选择最佳的ARIMA模型。

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