Rodamiento de bosques aleatorios

Question

Después de implementar el bosque aleatorio (con el paquete randomForest en R) con resultados satisfactorios, estoy tratando ahora de hacer una versión rodante que se actualice con una frecuencia preestablecida. Hasta ahora he intentado con los siguientes enfoques :

• utilizar una ventana móvil de 1 o 2 años para ajustar el bosque aleatorio y predecir el mes siguiente
  • utilizar una ventana incremental de 1 o 2 años para ajustar el bosque aleatorio y predecir sobre el mes siguiente

Ambos enfoques han sido realmente infructuosos, ya que los resultados obtenidos tienen poco que ver con los del enfoque estático.

Estoy considerando mantener la estructura tradicional en la muestra - fuera de la muestra, utilizando una ponderación exponencial para dar más importancia a los datos actuales, y manteniendo constante el porcentaje de los datos en la muestra.

¿Alguna idea? ¿Qué otra cosa podría funcionar? ¿Cuál es la mejor práctica?

Gracias

Answer 1

Considere el tamaño de la ventana móvil y el esquema de ponderación como hiperparámetros para el modelo. Realiza una búsqueda en cuadrícula de diferentes combinaciones y encontrarás la respuesta. Básicamente, tiene que encontrar el equilibrio entre el exceso de ajuste para las ventanas más pequeñas/la ponderación más agresiva y el sesgo debido a la "irrelevancia" de la muestra para las ventanas más largas debido a los cambios estructurales en su interior. Depende de la estacionariedad de sus datos de series temporales. En mi práctica, cuanto más larga sea la ventana del tren, mejor será el rendimiento del OOS.