Jak se vypořádat s trendem v datech při použití stromů a náhodných lesů pro předpověď?

Trend v datech je systematická změna hodnot cílové proměnné v čase, což může ovlivnit kvalitu předpovědí rozhodovacích stromů a náhodných lesů, protože tyto modely implicitně předpokládají stacionárnost dat.

Pro zvládnutí trendu při použití stromů a náhodných lesů lze:

• Decompozice časové řady: identifikovat a odstranit složku trendu (například pomocí klouzavých průměrů nebo STL metod), a poté trénovat model na zbytcích.
• Přidat časové znaky: zahrnout do modelu znaky související s časem (den, měsíc, rok, pořadové číslo pozorování), aby model mohl vzít trend v úvahu.
• Použít rozdíly: transformovat data odebráním rozdílů mezi po sobě jdoucími pozorováními, čímž se trend odstraní.
• Trénovat model na oknech s omezeným časovým intervalem: aby model "nepamatoval" zastaralé trendy.

Příklad přidání časových znaků:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Předpokládejme, že df obsahuje sloupce 'date' a '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)

Tímto způsobem může model vzít trend v úvahu prostřednictvím časových znaků, místo toho, aby se ho pokoušel přímo aproximovat.