Kokios gali būti spąstai normalizuojant duomenis, siekiant išspręsti atsitiktinio miško ekstrapoliacijos problemą?

Atliekant duomenų normalizavimą atsitiktiniame miške, svarbu prisiminti, kad šis algoritmas nėra jautrus požymių masteliui, nes jis grindžiamas sprendimų medžiais. Tačiau, jei normalizavimas taikomas sprendžiant ekstrapoliacijos problemą, gali kilti šie spąstai:

• Duomenų paskirstymo iškraipymas: Normalizavimas gali pakeisti požymių paskirstymą, tai paveiks medžių skirstymą ir, atitinkamai, modelio kokybę.
• Nauji duomenys: Jei normalizavimas grindžiamas mokymo pavyzdžio statistika, nauji duomenys už šio diapazono gali būti neteisingai išmatuoti, tai pablogins ekstrapoliaciją.
• Netikras saugumo jausmas: Kadangi atsitiktinis miškas blogai ekstrapoliuoja už mokymo duomenų ribų, normalizavimas šios problemos neišspręs ir gali tik ją paslėpti.

Geriau sąmoningai naudoti normalizavimą ir prisiminti, kad norint pagerinti atsitiktinio miško ekstrapoliaciją, reikėtų apsvarstyti kitas metodikas, pavyzdžiui, mokymo pavyzdžio plėtimą ar naudoti geriau ekstrapolaciją atliekančius modelius.