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AutoTS模型修复与预测结果总结

修复的问题

1. AutoTS版本兼容性问题

   • 移除了不兼容的配置参数：model_list和ensemble
   • 调整了max_generations参数为0（仅使用默认模型）
   • 降低了verbose参数值为1，减少输出信息

2. 属性不存在错误

   • 移除了对不存在的best_model_name和best_model_score属性的访问
   • 添加了安全的属性检查机制，确保程序在不同版本的AutoTS库上都能运行

3. 语法错误修复

   • 修复了print语句中的字符串换行问题

最终预测结果

模型成功训练并生成了未来3天的预测结果：

日期	预测值
2023-03-13	12.450829
2023-03-14	12.458735
2023-03-15	12.642877

运行环境

• Python版本：3.8.5
• AutoTS库：已安装并成功运行
• 数据集：包含261条测试数据记录

注意事项

1. 运行过程中会出现一些正常的警告信息，主要来自scikit-learn库，不影响程序功能
2. 如果需要更高精度的预测结果，可以考虑增加神经网络模型的迭代次数
3. 建议定期检查AutoTS库的更新，以获取最新的功能和性能改进

结论

通过对代码的修改和优化，我们成功解决了AutoTS模型在版本兼容性方面的问题，程序现在可以稳定运行并生成预测结果。