python - 每次我们想在时间序列模型中生成新的预测时，我们都必须重新训练我们的模型吗？

Question

我正在使用 SARIMAX 模型执行以下两个步骤：1 是训练模型，2 是进行预测。

1. 训练步骤

model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(
   endog=train_y, 
   exog=train_X, order=(1, 1, 1),
   seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
   trend='c'
)
model_fit = model.fit()

2. 预测步骤

predictions = model_fit.predict(
    start = train_size,
    end = (train_size+test_size-1),
    exog = test_X
)

我的问题

当我想做第 2 步预测时，是否每次都需要进行第 1 步训练？换句话说，如果我想做预测，每次都需要训练？

下面是参考文章，它说每次我们想做预测时都需要训练。

https://towardsdatascience.com/3-facts-about-time-series-forecasting-that-surprise-experienced-machine-learning-practitioners-69c18ee89387

标签： pythonforecastingarimastatistical-mode