Ինչպես պայքարել տվյալների տենդենցի հետ՝ օգտագործելով ծառեր և պատահական անտառներ կանխատեսման համար։

Տվյալների մեջ միտումը համակարգային փոփոխություն է նպատակային փոփոխականի արժեքների մեջ ժամանակի ընթացքում, ինչը կարող է ազդել որոշումների ծառերի և պատահական անտառների կանխատեսումների որակի վրա, քանի որ այս մոդելները անուղղակիորեն ենթադրում են տվյալների կայունություն:

Տվյալների միտումը կառավարելու համար՝

• Տարածքային շարքի դեկոմպոզիցիա՝ նույնականացնել և հեռացնել միտումային բաղադրիչը (օրինակ՝ շարժական միջին կամ STL մեթոդների միջոցով), և ապա մոդելը սովորեցնել մնացորդների վրա:
• Ավելացնել ժամանակային հատկանիշներ՝ մոդելում ներառել ժամանակին կապված հատկանիշներ (օր, ամիս, տարի, դիտարկման համարը), որպեսզի մոդելը կարողանա հաշվի առնել միտումը:
• Օգտագործել տարբերություններ՝ տվյալները փոխակերպել՝ վերցնելով հաջորդական դիտարկումների միջև տարբերությունները, որպեսզի վերացվի միտումը:
• Սովորեցնել մոդելը սահմանափակ ժամանակային միջակայքով պատուհաններում՝ որպեսզի մոդելը չմնա հին միտումների մեջ:

Օրինակ՝ ժամանակային հատկանիշների ավելացման:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Ենթադրենք, df-ը պարունակում է 'date' և 'target' սյունակները
df['day_of_year'] = df['date'].dt.dayofyear
df['year'] = df['date'].dt.year

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

մոդել = RandomForestRegressor()
մոդել.fit(X, y)

Այս կերպ, մոդելը կարող է հաշվի առնել միտումը ժամանակային հատկանիշների միջոցով՝ փոխարենը փորձելու այն ուղղակիորեն մոտեցնել։