为何调用ARIMA.fit()时出现TypeError：意外关键字参数‘disp’

问题 #

编写了如下ARIMA建模代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

arima = ARIMA(trend, order=(0,0,2))
arima_fit = arima.fit(disp=0)
plt.plot(ts)
plt.plot(arima_fit.fittedvalues, color='Red')

运行后抛出如下错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[42], line 4
      2 # fit model
      3 arima = ARIMA(trend, order=(0,0,2))
----> 4 arima_fit = arima.fit(disp=0)
      5 plt.plot(ts)
      6 plt.plot(arima_fit.fittedvalues, color='Red')

TypeError: ARIMA.fit() got an unexpected keyword argument 'disp'

已尝试更新安装所有必要Python库，但错误仍存在，求解决办法。

解决办法 #

• 问题根源：statsmodels新版本中，ARIMA.fit()方法已移除disp参数，改用verbose参数控制拟合过程的日志输出。
• 快速修复代码：将arima.fit(disp=0)替换为arima.fit(verbose=False)，即可关闭日志输出，实现原代码的预期效果。修改后代码如下：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

arima = ARIMA(trend, order=(0,0,2))
arima_fit = arima.fit(verbose=False)
plt.plot(ts)
plt.plot(arima_fit.fittedvalues, color='Red')

• 长期优化方案：statsmodels 0.12.0及以上版本中，statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA已被标记为过时（deprecated），官方推荐使用新版ARIMA类，导入路径为statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA，新版类的fit方法同样使用verbose参数，迁移后代码示例：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA  # 注意导入路径变化

arima = ARIMA(trend, order=(0,0,2))
arima_fit = arima.fit(verbose=False)
plt.plot(ts)
plt.plot(arima_fit.fittedvalues, color='Red')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jvtriplesix