我使用 ARIMA 来拟合数值并将其保存为 pickle 文件。之后，使用 pickle 文件来进行样本外预测。然而，在获取样本预测时，我遇到了以下错误：无法将 ufunc subtract 的输出从 dtype(‘float64’) 转换为 dtype(‘int64’)，转换规则为 ‘same_kind’。

def forecast_fit(df):              series=df  X = series.values  train=X  model = ARIMA(X, order=(1,0,1))  model_fit = model.fit(disp=0)  model_fit.save('model.pkl')forecast_fit(df)#Out of sample forecastsloaded = ARIMAResults.load('model.pkl)forecast = loaded.forecast(steps=17)[0]        #error_occurs_heredf=pd.DataFrame(forecast, columns=[i+'_hat'])  

df 包含以下数据：https://docs.google.com/spreadsheets/d/14W77ra-nQYqvDN8wSPhhiN11lBnob6ZW0UVevQ5orKk/edit?usp=sharing

我附上了数据，因为错误就发生在这个样本上，其余变量（我在许多其他变量上重复此操作）不会产生此错误。

回答：

看起来 statsmodels 的 ARIMA 会抛出错误，因为它没有明确地将整数转换为浮点数。如果我尝试将数据转换为浮点数，statsmodels 就能正常工作。

X = X.astype('float32')

这已经在 Github 上被报告为一个bug。