Если вы изменили выходные параметры в функции fitted.forecast() в Python, то вам необходимо обратиться к документации соответствующей библиотеки или пакета, чтобы узнать, как теперь использовать эту функцию в вашем конкретном случае. Здесь я поясню общие шаги, которые помогут вам адаптировать код к вашим новым выходным параметрам.
1. Прочитайте документацию: Важно в первую очередь изучить документацию к библиотеке или пакету, с которым вы работаете. Вы должны найти информацию о новых возможностях функции fitted.forecast() и о том, какие изменения произошли в выходных параметрах.
2. Пересмотрите аргументы функции: Сравните новые выходные параметры с теми, которые вы ранее использовали. Убедитесь, что вы понимаете, как каждый аргумент влияет на результаты прогнозирования.
3. Измените код соответственно: Измените свой код, чтобы использовать новые выходные параметры и настроить прогнозирование в соответствии с вашими требованиями. Возможно, вам потребуется изменить порядок аргументов, добавить или удалить некоторые аргументы, чтобы соответствовать новым требованиям.
4. Проверьте результаты прогнозирования: После изменений в коде запустите вашу программу и убедитесь, что прогнозирование работает должным образом. Внимательно изучите результаты, убедитесь, что они соответствуют вашим ожиданиям и что новые выходные параметры действительно вносят необходимые изменения.
Важно помнить, что подробности использования функции fitted.forecast() в вашем случае могут зависеть от того, какую библиотеку или пакет вы используете для прогнозирования. Например, если вы работаете с библиотекой statsmodels, то выходные параметры могут отличаться от выходных параметров, которые используются в библиотеке prophet или scikit-learn. Поэтому важно сосредоточиться на документации соответствующей библиотеки или пакета, чтобы более точно понять, как применить эти изменения к вашему конкретному случаю.