Python pmdarima autoarima预测方法返回''；SARIMAX'；对象没有属性'_k#U趋势''；

我已经使用pmdarima模块的管道方法创建了一个模型

fit2 = Pipeline([
('boxcox', BoxCoxEndogTransformer(lmbda2=1e-6)),
('arima', pmd.AutoARIMA(trace=True,
                       suppress_warnings=True,
                       m=12,
                       stepwise=True))])

并使用列车数据集对模型进行拟合

fitted = fit2.fit(train)

并且能够进行预测。之后，尝试将模型持久化为pickle文件

pickle_tgt = "arima.pkl"
joblib.dump(fitted, pickle_tgt, compress=3)

然后我将pickle文件读回另一个python实例

def get_model(product_id):
  file_path = "collector/resources/" + product_id
  try:
      model = joblib.load(file_path)
      return model
  except Exception:
      print(traceback.format_exc())

然而，当我尝试使用模型执行预测时，我导入了

fc, confint = model.predict(n_periods=24, return_conf_int=True)

它失败并返回下面的堆栈跟踪

    fc, confint = model.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\pmdarima\pipeline.py", line 436, in predict
    alpha=alpha, **predict_kwargs)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\pmdarima\utils\metaestimators.py", line 53, in <lambda>
    out = (lambda *args, **kwargs: self.fn(obj, *args, **kwargs))
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\pmdarima\arima\auto.py", line 184, in predict
    return_conf_int=return_conf_int, alpha=alpha)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\pmdarima\arima\arima.py", line 651, in predict
    alpha=alpha)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\pmdarima\arima\arima.py", line 86, in _seasonal_prediction_with_confidence
    **kwargs)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\statsmodels\tsa\statespace\mlemodel.py", line 3234, in get_prediction
    transformed=True, includes_fixed=True, **kwargs)
  File "C:\Users\collector\venv\lib\site-packages\statsmodels\tsa\statespace\sarimax.py", line 1732, in _get_extension_time_varying_matrices
    if not self.simple_differencing and self._k_trend > 0:
AttributeError: 'SARIMAX' object has no attribute '_k_trend'

fc，confint=model.predict（n\u periods=n\u periods，return\u conf\u int=True）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\pmdarima\pipeline.py”，第436行，在predict中
alpha=alpha，**预测（kwargs）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\pmdarima\utils\metaestimators.py”，第53行，在
out=（lambda*args，**kwargs:self.fn（obj，*args，**kwargs））
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\pmdarima\arima\auto.py”，第184行，在predict中
return\u conf\u int=return\u conf\u int，alpha=alpha）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\pmdarima\arima\arima.py”，第651行，在predict中
α=α）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\pmdarima\arima\arima.py”，第86行，带信心的季节性预测
**kwargs）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\statsmodels\tsa\statespace\mlemodel.py”，第3234行，在get\U中
转换=真，包括_fixed=真，**kwargs）
文件“C:\Users\collector\venv\lib\site packages\statsmodels\tsa\statespace\sarimax.py”，第1732行，位于“获取扩展名”和“时间变化”矩阵中
如果不是self.simple_differenting和self._k_trend>0：
AttributeError:“SARIMAX”对象没有属性“\u k\u trend”

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pmdarima版本为1.6.0，我尝试在sarimax.py文件中设置_k_trend=0变量，但似乎没有任何效果。有人有办法解决这个问题吗

显然，在colab和本地环境中安装pmdarima时存在版本兼容性问题，请查找详细信息

显然，在colab和本地环境中安装pmdarima时存在版本兼容性问题，请查找详细信息