基于Python3的arima模型训练——出现类型转换报错

model = ARIMA(stock_train, order=(2, 1, 2),freq=None)

result = model.fit()

报错信息：Cannot cast ufunc subtract output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'

原因是由于读取的csv数据是整形，将其中的数据修改为浮点数，问题解决。

不知道是不是arima训练模型的数据必须为float。可以通过下面的语句完成类型转换

dta=np.array(dta,dtype=np.float) 

索引时间以天为间隔没问题，但修改为小时间隔会报错

model = ARIMA(stock_train, order=(2, 1, 2),freq='H')
——以时间点为索引查看，需要根据freq修改配置