Jaké mohou být pasti při normalizaci dat pro řešení problému extrapolace v náhodném lese?

Při normalizaci dat pro náhodný les je důležité pamatovat na to, že tento algoritmus není citlivý na měřítko znaků, protože je založen na rozhodovacích stromech. Pokud však normalizace slouží k řešení problému extrapolace, mohou nastat následující úskalí:

• Zkreslení rozdělení dat: Normalizace může změnit rozdělení znaků, což ovlivní rozdělení stromů a tím i kvalitu modelu.
• Problémy s novými daty: Pokud je normalizace založena na statistikách tréninkové sady, nová data mimo tento rozsah mohou být nesprávně škálována, což zhorší extrapolaci.
• Falešný pocit bezpečí: Protože náhodný les špatně extrapoluje mimo tréninková data, normalizace tento problém nevyřeší a může jej pouze skrýt.

Je lepší normalizaci používat uvědoměle a pamatovat, že pro zlepšení extrapolace náhodného lesa je vhodné zvážit jiné metody, například rozšíření tréninkové sady nebo použití modelů, které lépe pracují s extrapolací.