Кои могат да бъдат капаните при нормализиране на данните за решаване на проблема с екстраполацията в случаен лес?

При нормализиране на данни за случаен горски масив е важно да се помни, че този алгоритъм не е чувствителен към мащаба на характеристиките, тъй като се базира на дървета за вземане на решения. Въпреки това, ако нормализацията се прилага за решаване на проблема с екстраполацията, могат да възникнат следните капани:

• Изкривяване на разпределението на данните: Нормализацията може да промени разпределението на характеристиките, което ще повлияе на разделянето на дърветата и, следователно, на качеството на модела.
• Проблеми с нови данни: Ако нормализацията се базира на статистиките на обучаващата извадка, новите данни извън този диапазон могат да бъдат неправилно мащабирани, което ще влоши екстраполацията.
• Лъжливо чувство за сигурност: Тъй като случаен горски масив слабо екстраполира извън обучаващите данни, нормализацията няма да реши този проблем и може само да го скрие.

По-добре е да използвате нормализация съзнателно и да помните, че за подобряване на екстраполацията на случаен горски масив трябва да се разгледат други методи, като разширяване на обучаващата извадка или използване на модели, които работят по-добре с екстраполацията.