概要

SARIMAモデルを用いた、時系列データ分析におけるプログラミング中に起きたエラー
プログラム初心者の私に起きたので、同じ初心者の方の解決になれば…
　SARIMAモデルには、(p,d,q)(P,D,Q,S)といったハイパーパラメータを入れてあげなければならない。総当り法でp,d,q,P,D,Q(Sは24で固定）を求め、最もaicが低いパラメータを採用するプログラムを作った。

問題

len()使えないからだめだよ。長さないよ。って怒られました。

Error

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-997d8c7cdfa2> in <module>()
      5 SARIMAorder,SARIMAORDER = orderoptimize2(1)
      6 
----> 7 FitSARIMA = TrainSarimaRev2(S_ForecastDF,TrainStartDate,TrainEndDate,SARIMAorder,SARIMAORDER)
      8 ForecastSARIMA = pd.DataFrame(FitSARIMA.forecast(steps=PredictTerm))
      9 

C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\statespace\sarimax.py in __init__(self, endog, exog, order, seasonal_order, trend, measurement_error, time_varying_regression, mle_regression, simple_differencing, enforce_stationarity, enforce_invertibility, hamilton_representation, **kwargs)
    329         else:
    330             self.polynomial_seasonal_ar = np.r_[
--> 331                 1., [0] * self.seasonal_periods * len(seasonal_order[0])
    332             ]
    333             for i in range(len(seasonal_order[0])):

TypeError: object of type 'numpy.int32' has no len()

　使用したのは、予めこれを使って作った最も低いaicのハイパーパラメータをcsvに格納したものを呼び出して、SARIMAモデルに突っ込むだけの関数です。

Orderと学習

# SARIMA Order
def orderoptimize(cnt):
    paraDF = pd.read_csv(r'SARIMA_ParameterOptimize.csv',header=None,dtype ='int')
    order = list(paraDF.loc[cnt,0].values.flatten())   
    sorder = list(paraDF.loc[cnt,3:6].values.flatten())
    return order,sorder

# SARIMA Train
def TrainSarimaRev2(df,Start,End,Order,SOrder):
    TrainResultsSARIMA = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df.loc[pd.to_datetime(Start):pd.to_datetime(End)],
                                                   enforce_stationarity=False,
                                                   enforce_invertibility=False,
                                                   order=Order,
                                                   seasonal_order=SOrder
                                                  ).fit()
    return TrainResultsSARIMA

リストで与えたらええんとちゃうんか。って思ったのに駄目でした。

解決策

改善案

def orderoptimize(cnt):
    paraDF = pd.read_csv(r'SARIMA_ParameterOptimizerev3.csv',header=None,dtype ='int')
    order = [int(paraDF.loc[cnt,0])]
    order.append(int(paraDF.loc[cnt,1]))
    order.append(int(paraDF.loc[cnt,2]))
    sorder = [int(paraDF.loc[cnt,3])]
    sorder.append(int(paraDF.loc[cnt,4]))
    sorder.append(int(paraDF.loc[cnt,5]))
    sorder.append(int(paraDF.loc[cnt,6]))
    return order,sorder

あきらめました。

まとめ

動くけどダサい。
Python使ってるのに、こんなにダサくしてしまった。ごめんよPython