Kā cīnīties ar tendenci datu gadījumā, izmantojot kokus un nejaušās mežus prognozēšanai?

Datu tendence ir sistēmiska izmaiņa mērķa mainīgā vērtībās laika gaitā, kas var ietekmēt lēmumu koku un nejaušo mežu prognožu kvalitāti, jo šie modeļi netieši pieņem datu stacionaritāti.

Lai cīnītos ar tendenci, izmantojot kokus un nejaušos mežus, var:

• Vēstures datu dekompozīcija: identificēt un noņemt tendences komponenti (piemēram, ar slīdējošo vidējo vai STL metodēm), un tad apmācīt modeli uz atlikumiem.
• Pievienot laika raksturlielumus: iekļaut modelī laika saistītus raksturlielumus (diena, mēnesis, gads, novērojuma numurs), lai modelis varētu ņemt vērā tendenci.
• Izmantot atšķirības: transformēt datus, ņemot atšķirības starp secīgajiem novērojumiem, lai novērstu tendenci.
• Apmācīt modeli uz ierobežota laika intervāla logiem: lai modelis "neatcerētos" novecojušas tendences.

Piemērs laika raksturlielumu pievienošanai:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Pieņemot, ka df satur kolonnas 'date' un 'target'
df['day_of_year'] = df['date'].dt.dayofyear
df['year'] = df['date'].dt.year

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

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

Tādējādi modelis var ņemt vērā tendenci, izmantojot laika raksturlielumus, nevis mēģināt to tieši aproksimēt.