Wat zijn de valkuilen bij het normaliseren van gegevens om het extrapolatieprobleem in een willekeurig bos op te lossen?

Bij het normaliseren van gegevens voor een willekeurige bos is het belangrijk om te onthouden dat dit algoritme niet gevoelig is voor de schaal van de kenmerken, omdat het gebaseerd is op beslissingsbomen. Echter, als normalisatie wordt toegepast om het extrapolatieprobleem op te lossen, kunnen de volgende valkuilen ontstaan:

• Vervorming van de gegevensverdeling: Normalisatie kan de verdeling van de kenmerken veranderen, wat de splitsing van de bomen beïnvloedt en daardoor de kwaliteit van het model.
• Problemen met nieuwe gegevens: Als normalisatie gebaseerd is op statistieken van de trainingsset, kunnen nieuwe gegevens buiten dit bereik verkeerd geschaald worden, wat de extrapolatie verslechtert.
• Valse veiligheidsgevoelens: Omdat een willekeurige bos slecht extrapoleert buiten de trainingsgegevens, zal normalisatie dit probleem niet oplossen en het mogelijk alleen verbergen.

Het is beter om normalisatie bewust toe te passen en te onthouden dat, om de extrapolatie van een willekeurig bos te verbeteren, andere methoden overwogen moeten worden, zoals het uitbreiden van de trainingsset of het gebruik van modellen die beter omgaan met extrapolatie.