Hoe om te gaan met de trend in de gegevens bij het gebruik van bomen en willekeurige bossen voor voorspellingen?

De trend in gegevens is een systematische verandering in de waarden van de doelvariabele in de loop van de tijd, wat de kwaliteit van voorspellingen met beslissingsbomen en willekeurige bossen kan beïnvloeden, omdat deze modellen impliciet uitgaan van stationariteit van de gegevens.

Om met de trend om te gaan bij het gebruik van bomen en willekeurige bossen, kan men:

• Decompositie van de tijdreeks: de trendcomponent identificeren en verwijderen (bijvoorbeeld met behulp van voortschrijdende gemiddelden of STL-methoden), en vervolgens het model trainen op de residuen.
• Tijdgebonden kenmerken toevoegen: kenmerken zoals dag, maand, jaar, observatienummer opnemen in het model, zodat het model rekening kan houden met de trend.
• Gebruik maken van verschillen: de gegevens transformeren door verschillen tussen opeenvolgende observaties te nemen om de trend weg te nemen.
• Het model trainen op vensters met een beperkt tijdsinterval: zodat het model geen verouderde trends "onthoudt".

Voorbeeld van het toevoegen van tijdskenmerken:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Stel dat df de kolommen 'date' en 'target' bevat
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)

Op deze manier kan het model de trend meenemen via tijdskenmerken, in plaats van te proberen deze direct te benaderen.