Aké môžu byť pasce pri normalizácii údajov na riešenie problému extrapolácie v náhodnom lese?

Pri normalizaciji podatkov za naključno gozdje je pomembno, da se spomnite, da ta algoritem ni občutljiv na merilo značilnosti, saj temelji na odločitvenih drevesih. Vendar pa, če se normalizacija uporablja za reševanje problema ekstrapolacije, lahko pride do naslednjih pasti:

• Zkrivljanje porazdelitve podatkov: Normalizacija lahko spremeni porazdelitev značilnosti, kar bo vplivalo na razdelitev dreves in posledično na kakovost modela.
• Težave z novimi podatki: Če je normalizacija odvisna od statistike učne vzorčne množice, lahko novi podatki izven tega območja niso pravilno razporejeni, kar poslabša ekstrapolacijo.
• Lažno občutje varnosti: Ker naključno gozdje slabo ekstrapolira zunaj učnih podatkov, normalizacija tega problema ne bo rešila in ga bo le prikrila.

Boljše je, da normalizacijo uporabljate zavestno in se zavedate, da je za izboljšanje ekstrapolacije naključnega gozda smiselno razmisliti o drugih metodah, na primer razširitvi učne vzorčne množice ali uporabi modelov, ki bolje delujejo z ekstrapolacijo.