在pyhton中使用ARIMA并具有集成前卫性时，如何使预测不被集成？

Question

所以我正在使用ARIMA（2,1,1）

 model = ARIMA(value, order=(2, 1, 1))
 results = model.fit()
 model_fit = model.fit()

 predict=model_fit.predict(start=1, end=120, exog=None)
 data = pd.DataFrame(data = predict)
 print(data)

 results.plot_predict(95,115)

打印的数据具有集成等级，如何确定我的值是实际值？

实际值显示沿18000点我得到-201、75或类似的信息，如果我将ARIMA更改为ARIMA（2,0,1），我得到的是正常值。

有人可以帮我吗？

Answer 1

[具有不同的时间序列，并且您想不区分输出。

 predict=model_fit.predict(start=1, end=120, exog=None, typ ='levels' )

这应该可以解决问题

typ = 'levels'

将差异数据转换为无差异数据