Jak radzić sobie z trendem w danych podczas korzystania z drzew i losowych lasów do prognozowania?

Trend w danych to systematyczna zmiana wartości zmiennej docelowej w czasie, co może wpływać na jakość prognoz drzew decyzyjnych i lasów losowych, ponieważ te modele domyślnie zakładają stacjonarność danych.

Aby poradzić sobie z trendem podczas korzystania z drzew i lasów losowych, można:

• Rozkładać szereg czasowy: zidentyfikować i usunąć składową trendu (np. za pomocą średnich ruchomych lub metod STL), a następnie trenować model na resztkach.
• Dodawać cechy czasowe: włączać do modelu cechy związane z czasem (dzień, miesiąc, rok, numer obserwacji), aby model mógł uwzględnić trend.
• Używać różnic: przekształcać dane, biorąc różnice między kolejnymi obserwacjami, aby wyeliminować trend.
• Trenować model na oknach z ograniczonym interwałem czasowym: aby model nie "zapamiętywał" przestarzałych trendów.

Przykład dodawania cech czasowych:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Załóżmy, że df zawiera kolumny 'date' i 'target'
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)

W ten sposób model będzie mógł uwzględnić trend poprzez cechy czasowe, zamiast próbować go bezpośrednio aproksymować.