Logistik regresiyada qısa hekayəsi olan yeni məlumat mənbəyi necə əlavə edilir?

Qısa tarixi olan yeni məlumat mənbəyini lojistik reqressiya modelinə əlavə etmək üçün bir neçə məqamı nəzərə almaq lazımdır:

1. Məlumatların əvvəlcədən emalı:

   • Yeni mənbədən olan məlumatların mövcud xüsusiyyətlərlə format və miqyas baxımından uyğun olduğundan əmin olun.
   • Lazım gələrsə, normallaşdırma və ya standartlaşdırma aparın.

2. Xüsusiyyətlərin inteqrasiyası:

   • Mənbədən yeni xüsusiyyətləri təlim dəstinə əlavə edin.
   • Əgər tarix qısadırsa, bu məlumatların nə dərəcədə əhəmiyyətli olduğunu və səs-küy gətirmədiyini yoxlayın.

3. Məlumat çatışmazlığı ilə mübarizə:

   • Kiçik həcmdə yeni məlumatlara çox uyğunlaşmanın qarşısını almaq üçün tənzimləmə metodlarından (L1, L2) istifadə edin.
   • Xüsusiyyətləri çəki ilə qiymətləndirməyi və ya xüsusiyyət seçmə metodlarından istifadə etməyi düşünün.

4. Modelin yenilənməsi:

   • Birləşdirilmiş məlumat dəstində logistika reqressiyasını öyrədin.
   • Yeni mənbənin proqnozları yaxşılaşdırdığından əmin olmaq üçün modeli validasiya məlumatlarında yoxlayın.

5. İzləmə:

   • Tətbiqdən sonra, modelin metriklərini izləyin ki, qısa tarix səbəbindən keyfiyyətin aşağı düşməsini vaxtında aşkar edə biləsiniz.

Python və scikit-learn istifadə edərək nümunə:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# X_old - mövcud xüsusiyyətlər
# X_new - qısa tarixə malik yeni mənbədən xüsusiyyətlər
# y - hədəf dəyişəni

# Xüsusiyyətləri birləşdirin
X_combined = np.hstack((X_old, X_new))

# Xüsusiyyətləri miqyaslandırın
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_combined)

# Tənzimləmə ilə modeli öyrədin
model = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0)
model.fit(X_scaled, y)

Bu şəkildə, yeni məlumat mənbəsi ehtiyatla modelə inteqrasiya edilir, keyfiyyətə nəzarət və aşırı uyğunlaşmanın qarşısını almaq üçün.