ARIMA прогнозирует постоянные значения. Что мне делать? ⇐ Python

[Anonymous]

Я новичок в моделировании данных временных рядов с использованием ARIMA.
У меня есть временной ряд показателя сходства, рассчитанный с использованием индекса Ademic Adar. Однако когда я использую ARIMA, он дает постоянный прогноз для некоторых данных. Что мне делать?
У меня вот что:

Код: Выделить всё

Results=np.dstack([aa_matrix,aa_matrix_2,aa_matrix_3,aa_matrix_4,aa_matrix_5,aa_matrix_6])
Results=Results.reshape(-1)
size = int(len(Results) * 0.988597)
train, test = Results[0:size], Results[size:len(Results)]

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(train,  order=(2,1,1))
model_fit = model.fit()
output = model_fit.forecast(steps=len(test))

Пример вывода

Код: Выделить всё

[0.0026541988296397982, 0.002654198829639803, 0.002654198829639807, 0.0026541988296398104, 0.0026541988296398134, 0.002654198829639816, 0.002654198829639818, 0.00265419882963982, 0.0026541988296398212, 0.0026541988296398225, 0.0026541988296398234, 0.0026541988296398243, 0.002654198829639825, 0.0026541988296398256, 0.002654198829639826, 0.0026541988296398264, 0.002654198829639827, 0.0026541988296398273, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277, 0.0026541988296398277]

Я также прочитал эту Statsmodels ARIMA: постоянное значение для каждого прогноза.
Я видел один комментарий, в котором говорилось, что нужно добавить смещение, но я не знаю, как это сделать.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/666 ... hould-i-do