Comment lutter contre la tendance dans les données lors de l'utilisation d'arbres et de forêts aléatoires pour la prévision?

La tendance dans les données est un changement systématique des valeurs de la variable cible au fil du temps, ce qui peut influencer la qualité des prévisions des arbres de décision et des forêts aléatoires, car ces modèles supposent implicitement la stationnarité des données.

Pour lutter contre la tendance lors de l'utilisation d'arbres et de forêts aléatoires, on peut :

• Décomposer la série temporelle : identifier et supprimer la composante de tendance (par exemple, à l'aide de la moyenne mobile ou des méthodes STL), puis entraîner le modèle sur les résidus.
• Ajouter des caractéristiques temporelles : inclure dans le modèle des caractéristiques liées au temps (jour, mois, année, numéro d'observation), afin que le modèle puisse prendre en compte la tendance.
• Utiliser des différences : transformer les données en prenant la différence entre les observations consécutives pour éliminer la tendance.
• Entraîner le modèle sur des fenêtres avec un intervalle de temps limité : pour que le modèle ne "se souvienne" pas des tendances passées.

Exemple d'ajout de caractéristiques temporelles :

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Supposons que df contient les colonnes 'date' et '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)

Ainsi, le modèle pourra prendre en compte la tendance via les caractéristiques temporelles, plutôt que d'essayer de l'approximer directement.