Ako sa vysporiadať s trendom v údajoch pri použití stromov a náhodných lesov na predikciu?

Trend v dátach je systematická zmena hodnôt cieľovej premennej v čase, čo môže ovplyvniť kvalitu prognóz rozhodovacích stromov a náhodných lesov, pretože tieto modely implicitne predpokladajú stacionárnosť dát.

Na zvládnutie trendu pri použití stromov a náhodných lesov môžete:

• Decompozícia časovej rady: identifikovať a odstrániť zložku trendu (napríklad pomocou kĺzavých priemerov alebo STL metód), a následne trénovať model na zvyškoch.
• Pridať časové znaky: zahrnúť do modelu znaky súvisiace s časom (deň, mesiac, rok, číslo pozorovania), aby model mohol zohľadniť trend.
• Použiť rozdiely: transformovať údaje tak, že vezmete rozdiely medzi po sebe idúcimi pozorovaniami, čím sa trend odstráni.
• Trénovať model na oknách s obmedzeným časovým intervalom: aby model "nepamätal" zastarané trendy.

Príklad pridania časových znakov:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Predpokladajme, že df obsahuje stĺpce 'date' a '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)

Týmto spôsobom bude môcť model zohľadniť trend prostredníctvom časových znakov, namiesto toho, aby sa ho snažil priamo aproximovať.