Kuidas võidelda andmetes oleva trendiga, kasutades puid ja juhuslikke metsi prognoosimiseks?

Andmestiku trend on süsteemne muutus sihtmuutuja väärtustes aja jooksul, mis võib mõjutada otsustuspuude ja juhuslike metsade prognooside kvaliteeti, kuna need mudelid eeldavad kaudselt andmete stabiilsust.

Trendiga tegelemiseks puude ja juhuslike metsade kasutamisel saab:

• Aja seeria dekompositsioon: tuvastada ja eemaldada trendikomponent (näiteks liikuvate keskmiste või STL meetodite abil), ning seejärel treenida mudelit jääkide põhjal.
• Lisada ajaga seotud tunnuseid: kaasata mudelisse ajaga seotud tunnuseid (päev, kuu, aasta, jälgimise järjekorranumber), et mudel saaks arvestada trendiga.
• Kasutada erinevusi: andmeid transformeerida, võttes erinevused järjestikuste jälgimiste vahel, et trend eemaldada.
• Treening mudelit piiratud ajavahemiku akendes: nii et mudel ei "mäleta" vananenud trende.

Näide ajaga seotud tunnuste lisamisest:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Oletame, et df sisaldab veerge 'date' ja 'target'
df['day_of_year'] = df['date'].dt.dayofyear
df['year'] = df['date'].dt.year

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

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

Sellisel viisil saab mudel arvestada trendiga ajaga seotud tunnuste kaudu, mitte püüelda selle otsese modelleerimise poole.