Как сделать многоэтапное прогнозирование с помощью XGBoost?

Question

В настоящее время я использую XGBoost для прогнозирования продаж в будущем. Данные моего временного ряда даны за недельный интервал. Но я не уверен, как я могу сделать многошаговое прогнозирование с помощью XGBoost. Я разделил свой набор данных на обучение и тестирование, и после обучения модели я использую свой тестовый набор для прогнозирования продаж. Но я получаю прогнозы только по фактическим значениям, которых у меня нет на будущие недели, выходящие за пределы тестового набора. Вот код для пояснения:

      # train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
                                                    test_size=0.3,
                                                    random_state=0, 
                                                    shuffle=False)

reg = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000, nthread=24)
reg.fit(X_train, y_train)

# predicting 
predictions_xgb = reg.predict(X_test)

Могу ли я получить некоторую помощь по этому поводу?