Hogyan kezeljük az adatban lévő trendet, amikor fák és véletlenszerű erdők segítségével jósolunk?

Az adatokban az tendencia a célváltozó időbeli rendszeres változása, amely befolyásolhatja a döntési fák és a véletlen erdők jóslatainak minőségét, mivel ezek a modellek implicit feltételezik az adatok stacionaritását.

A döntési fák és a véletlen erdők használata során a tendencia kezelésére lehet:

• Idősorok dekompozíciója: az trend komponens azonosítása és eltávolítása (pl. mozgó átlag vagy STL módszerek segítségével), majd a modell tréningje a maradékokon.
• Időfüggő jellemzők hozzáadása: az idővel kapcsolatos jellemzők (nap, hónap, év, megfigyelés száma) beépítése a modellbe, hogy a modell figyelembe vegye a trendet.
• Különbségek alkalmazása: az adatok átalakítása a következő megfigyelések közötti különbségek felvételével, hogy kiküszöbölje a trendet.
• A modellt korlátozott időintervallumú ablakokon tréningelni: így a modell nem "emlékszik" a régi trendekre.

Példa időfüggő jellemzők hozzáadására:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Tegyük fel, hogy df tartalmazza a 'date' és 'target' oszlopokat
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)

Így a modell figyelembe veheti a trendet az időfüggő jellemzőkön keresztül, ahelyett, hogy közvetlenül próbálná közelíteni azt.