Ma'lumotlardagi tendentsiya bilan qanday kurashish mumkin, daraxtlar va tasodifiy o'rmonlar yordamida prognoz qilishda?

Ma'lumotlardagi trend bu maqsadli o'zgaruvchining vaqt o'tishi bilan tizimli o'zgarishi bo'lib, bu qaror daraxtlari va tasodifiy o'rmonlarning prognoz sifatiga ta'sir qilishi mumkin, chunki bu modellarning ma'lumotlarning stasionarligini taxmin qilishi tabiiydir.

Daraxtlar va tasodifiy o'rmonlardan foydalanishda trend bilan kurashish uchun:

• Vaqt ketma-ketligini ajratib olish: trend komponentini aniqlash va olib tashlash (masalan, harakatli o'rtacha yoki STL metodlari yordamida), va keyin modelni qoldiq ustida o'qitish.
• Vaqt bilan bog'liq xususiyatlar qo'shish: modelga vaqt bilan bog'liq xususiyatlar (kun, oy, yil, kuzatuv raqami) qo'shish, shunda model trendni hisobga olishi mumkin.
• Farqlarni ishlatish: ma'lumotlarni, ketma-ket kuzatuvlar orasidagi farqlarni olgan holda, trendni bartaraf etish.
• Modelni cheklangan vaqt oralig'ida bo'lgan oynalarda o'qitish: shunda model eski trendlarni "eslab qolmaydi".

Vaqt bilan bog'liq xususiyatlarni qo'shish misoli:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Faraz qilaylik, df 'date' va 'target' ustunlarini o'z ichiga oladi
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)

Shu tarzda, model vaqt bilan bog'liq xususiyatlar orqali trendni hisobga olishi mumkin, uni to'g'ridan-to'g'ri taxmin qilish o'rniga.