データを指定し、使うモデルを選んで実行します。予測チャート・精度指標・モデル別実行時間を表示します。 （キャッシュは使わず、都度 Python で再計算します）
選択すると下のパラメータを推奨値で埋めます（変更可）。
LightGBM / XGBoost / Random Forest / SARIMAX の将来予測に渡す値です（ホールドアウト評価には使いません）。 空欄なら最終行の値をそのまま延長します。実験用なら適当な値で構いません。 行数が予測期間より少なくても、時刻を自動延長して値を繰り返します（1行だけの what-if 可）。
1行目はヘッダ必須。サンプル: python/datasets/samples/ecoemon_weather_6h_future_exog_*.csv （ds 無しの temp,humidity だけでも可）
python/datasets/samples/ecoemon_weather_6h_future_exog_*.csv