pm AutoARIMA找不到合适的型号

pm AutoARIMA是一种自动化时间序列分析模型选择方法，用于寻找适合给定时间序列数据的ARIMA模型。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用于分析和预测时间序列数据的趋势和季节性。

具体来说，pm AutoARIMA通过自动化地搜索和评估多个ARIMA模型，选择最佳模型来拟合给定的时间序列数据。它基于一些评估指标（如AIC、BIC等）来衡量模型的拟合优度，从而找到最佳的ARIMA模型。

pm AutoARIMA的优势在于它能够自动化地选择最佳的ARIMA模型，无需手动尝试多个模型。这样可以节省时间和精力，并且提高模型选择的准确性。

pm AutoARIMA适用于各种时间序列数据的分析和预测任务，例如股票价格预测、销售量预测、天气预测等。它可以帮助用户快速建立准确的ARIMA模型，并进行相关的数据分析和预测。

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