Təsadüfi meşədə ekstrapolyasiya problemini həll etmək üçün məlumatların normallaşdırılmasında hansı çətinliklər ola bilər?

Təsadüfi meşə üçün məlumatların normallaşdırılmasında, bu alqoritmin xüsusiyyətlərin ölçüsünə qarşı həssas olmadığını, çünki qərar ağaclarına əsaslandığını unutmaq vacibdir. Ancaq, əgər normallaşdırma ekstrapolyasiya problemini həll etmək üçün tətbiq olunursa, aşağıdakı çətinliklər ortaya çıxa bilər:

• Məlumatların paylanmasının pozulması: Normallaşdırma xüsusiyyətlərin paylanmasını dəyişə bilər, bu da ağacların bölünməsinə və nəticədə modelin keyfiyyətinə təsir göstərə bilər.
• Yeni məlumatlarla bağlı problemlər: Əgər normallaşdırma təlim nümunələrinin statistikalarına əsaslanırsa, yeni məlumatlar bu diapazondan kənarda düzgün ölçülməyə bilər, bu da ekstrapolyasiyanı pisləşdirər.
• Yalandan təhlükəsizlik hissi: Çünki təsadüfi meşə təlim məlumatlarından kənarda pis ekstrapolyasiya edir, normallaşdırma bu problemi həll etməyəcək və sadəcə gizlədə bilər.

Normallaşdırmanı şüurlu şəkildə istifadə etmək və təsadüfi meşənin ekstrapolyasiyasını yaxşılaşdırmaq üçün digər metodları, məsələn, təlim nümunəsini genişləndirmək və ya daha yaxşı ekstrapolyasiya edən modellərdən istifadə etmək nəzərə alınmalıdır.