Как да се справим с тенденцията в данните при използване на дървета и случайни гори за прогнозиране?

Тенденцията в данните е систематична промяна в стойностите на целевата променлива във времето, което може да повлияе на качеството на прогнозите на дървета за решения и случайни гори, тъй като тези модели неявно предполагат стационарност на данните.

За справяне с тенденцията при използване на дървета и случайни гори, може да се:

• Декомпозира времевия ред: идентифицира и премахне компонентата на тенденцията (например, с помощта на подвижни средни или STL методи), и след това да обучи модела върху остатъците.
• Добави времеви характеристики: включи в модела характеристики, свързани с времето (ден, месец, година, номер на наблюдение), за да може моделът да вземе предвид тенденцията.
• Използвай разлики: преобразува данните, като вземе разликите между последователните наблюдения, за да премахне тенденцията.
• Обучавай модела върху прозорци с ограничен времеви интервал: така моделът няма да "запомня" остарели тенденции.

Пример за добавяне на времеви характеристики:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Предположим, че df съдържа колони 'date' и 'target'
df['day_of_year'] = df['date'].dt.dayofyear
df['year'] = df['date'].dt.year

features = ['day_of_year', 'year']
X = df[features]
y = df['target']

model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)

По този начин моделът ще може да вземе предвид тенденцията чрез времевите характеристики, вместо да се опитва да я апроксимира директно.