python - Python Statsmodels Holt Winters - 如何使用外生变量进行预测?
问题描述
我正在尝试使用ExponentialSmoothing
from预测时间序列statsmodels.tsa.holtwinters
。
Statsmodels文档提到了一个名为的属性exog_names
,它提供了外生变量的名称,但没有关于如何将外生数据传递给模型的信息。
我尝试使用以下代码片段:
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
#HW model setup
HW = ExponentialSmoothing(df["Number of Cars"],
trend='add',
seasonal='add',
seasonal_periods = 2)
#Setting exogenous variables
HW.exog = exog_data[["GDP", "Fuel Price"]]
HW_Model = HW.fit()
#Forecasting
HW_Model.forecast(5)
当我这样做时HW.exog
,我得到“GDP”和“燃料价格”。
但是,当我这样做时HW.exog_names
,不会返回“GDP”和“燃料价格”。这是在 Python 中的 Statsmodel Holt Winters 实现中包含外生数据的正确方法吗?