Produire des prévisions hors échantillon

Vous avez ajusté un modèle AutoReg sur des données différenciées et sélectionné l'ordre p via la PACF. Il reste maintenant à franchir l'étape décisive : générer des prédictions sur la période de test, les aligner correctement dans le temps et les confronter visuellement aux valeurs réelles. C'est cette comparaison qui permet d'évaluer concrètement la pertinence du modèle. ## Générer les prédictions hors échantillon Une fois le modèle ajusté avec AutoReg, la méthode predict() permet de produire des valeurs hors échantillon. Les paramètres start et end définissent la plage de prédiction. start prend la valeur len(train), c'est-à-dire l'indice entier qui suit immédiatement la dernière observati