python - 随机森林作为广义加法模型

Question

这是一个回归问题。我有一个各种产品加班销售的数据集。我有三种功能集：Price features, Product features and Seasonality.

我想建立一个定义如下的客户估算器：y = a*price_features + RandomForest(Product features + Seasonality features)。

此外，如果有可能RandomForest与其他一些非线性估计器进行切换，那就更好了。

因此，该模型对于价格特征是线性的，对于产品和季节性特征是非线性的。我怎么能在 python 中做这样的事情？我将这个问题解释为GAMs因为我将模型表示为线性和非线性分量的总和。我知道它GAMs适合使用backfitting，但我不知道我是否应该忍受编写整个backfitting算法的痛苦。另外我很确定没有一个包可以提供RandomForest用作GAM. 我真的很感激一些见解。谢谢

标签： pythonregressionrandom-forestnon-linear-regressiongam