Direct vs Recursive Forecasting: Predict Multiple Steps with scikit-learn in Python
Multi-step forecasting: implement and compare recursive vs direct strategies to produce full-horizon forecasts, not just one-step ahead.
Learn to build lag features, roll a LinearRegression forward recursively, train per-horizon Ridge models, and evaluate MAE for inventory, scheduling, or capacity planning.
Hands-on code uses scikit-learn (LinearRegression, Ridge) and NumPy on a synthetic series so you can scale the pattern to many SKUs or sensor streams.
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