Python 3.x 在python中使用ARIMA实现真正的样本外预测

我正在尝试解决如何在Python中进行真正的样本外ARIMA预测。我已经在谷歌上搜索了好几天，但似乎没有答案

假设我有一个75个整数的数据集。我将这个数据集分成70/30（训练/测试），就像我对任何ML模型所做的那样，我在训练中训练模型，根据测试进行测试，但在训练和测试之后，我想预测目前不存在的值76-80。这是怎么做到的？在初始数据集之外使用内置的predict and forecast函数会返回错误，因为我现有的数据集不够长

我是否需要向数据集添加人工数据以启用此功能？在正确的方向上找到一点将是非常棒的

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