ARIMAのような自己回帰のモデルについては、各予測距離それぞれに対して1つの予測モデルで予測し、XGBのような通常の機械学習モデルの場合は予測距離ごとにモデルを作成しているという認識で良いでしょうか。
例:1~7日後の売上を予測する場合
ARIMA:一つのモデルで7つの予測結果を計算
XGB:7つのモデルで7つの予測結果を計算
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ARIMA : 複数時系列では各時系列に対し一つのモデルを生成し予測
XGBoost : Forecast distanceを特徴量にして全時系列、予測距離で1つのモデルで行う
つまりXGBでもForecast Distanceを変えて1つのモデルで7つの予測結果を計算しています。