我有一个模型，其中一个功能是滞后的目标变量（为简单起见，我假设使用线性回归，并且也忽略了自相关问题）。我在训练集上对其进行估计，然后在长度为n的测试集上进行预测。问题在于，滞后的目标变量无法按原样进入测试集矩阵，因为它取决于我们试图预测的目标变量本身。因此，我们需要迭代更新滞后的目标变量（获取一步预测，然后将其用作下一步功能，依此类推）。
很明显，这可以手动循环完成（我以这种方式得到了一个可行的解决方案），但这很繁琐。我想知道是否已经在某些程序包（最好是sklearn的包装器）中实现了这种方式的预测。