Atelier : prévision horaire
Naive, boosting et backtest sans fuite.
Énoncé
Série horaire (énergie/trafic) : naive saisonnier 24h, boosting sur lags+calendrier, backtest 3 fenêtres, MAE par horizon + biais. Test final unique sur dernier mois.
Contraintes
Pas de shuffle, lags calculés sans futur, calendrier connu seulement. Fiche avec limites hiver/été.
Indices
Fenêtres expanding (leçon mia-validation-temporelle), TimeSeriesSplit de sklearn (découpe passé→futur sans shuffle), features lag_1/24/168 + heure/jour.
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Correction
Attendu : boosting bat naive de 10-30 %, biais proche de 0, dégradation à horizon long documentée. Si le shuffle avait été utilisé, l'écart serait double et faux : c'est ce que prouve votre backtest propre.