Satışların mənfi olmayan məhdudiyyətlə proqnozlaşdırılması üçün xətti reqressiya istifadə oluna bilərmi?

Xətti reqressiya satışların proqnozlaşdırılması üçün istifadə oluna bilər, lakin o, standart olaraq mənfiliyin olmaması məhdudiyyətini nəzərə almır. Klassik xətti reqressiyada, proqnozlar hər hansı dəyəri ala bilər, o cümlədən mənfi, bu isə satışlar üçün məntiqsizdir.

Mənfiliyin olmaması məhdudiyyətini nəzərə almaq üçün:

• Məhdudiyyətlər olan modellər istifadə edilə bilər, məsələn, məhdudiyyətli reqressiya (constrained regression) və ya kvadrat proqramlaşdırma.
• Məqsəd dəyişəninə transformasiya tətbiq edilə bilər, məsələn, logaritmik (log(y + 1)), bu isə müsbət proqnozları təmin edir və sonra nəticə geri çevrilir.
• Xüsusi modellər istifadə edilə bilər, məsələn, mənfiliyin olmayan koeffisentlərlə reqressiya (Non-negative Least Squares).

Logaritmik transformasiya nümunəsi:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X - xüsusiyyətlər, y - satışlar
X = ...
y = ...

# Məqsəd dəyişəninin transformasiyası
log_y = np.log1p(y)

model = LinearRegression()
model.fit(X, log_y)

# Proqnoz
log_pred = model.predict(X_new)
pred = np.expm1(log_pred)  # Geri çevirmə

Bu şəkildə, xətti reqressiya istifadə oluna bilər, lakin mənfiliyin qarşısını almaq üçün əlavə metodlar və ya transformasiyalar tətbiq edilməlidir.