¿Cómo crear características para el modelo basadas en la tendencia y el clímax en las métricas?

Para crear características basadas en la tendencia y el pico en las métricas, se pueden utilizar los siguientes enfoques:

1. Tendencia — refleja la dirección del cambio en la métrica a lo largo del tiempo. Para destacarla, se puede:

• Calcular una media móvil o un suavizado exponencial para reducir el ruido.
• Calcular el coeficiente de inclinación de una regresión lineal en los valores de la métrica durante un período determinado — esto será una característica de tendencia.
• Utilizar diferencias entre valores consecutivos o cambios porcentuales.

2. Pico — punto máximo o mínimo en la métrica, indicando un valor pico:

• Identificar máximos/mínimos locales mediante algoritmos de búsqueda de extremos.
• Crear una característica binaria que indique si el punto actual es un pico.
• Calcular la distancia en tiempo o en valor hasta el pico más cercano.

Ejemplo en Python para calcular la tendencia y el pico:

import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

def create_trend_feature(values):
    x = np.arange(len(values))
    coeffs = np.polyfit(x, values, 1)  # regresión lineal
    return coeffs[0]  # pendiente de la tendencia

def find_peaks(values):
    maxima = argrelextrema(np.array(values), np.greater)[0]
    return maxima

values = [10, 12, 15, 14, 13, 16, 20, 18, 17]
trend = create_trend_feature(values)
peaks = find_peaks(values)

print(f"Tendencia (pendiente): {trend}")
print(f"Índices de picos: {peaks}")

De esta forma, las características de tendencia y pico ayudan al modelo a tener en cuenta la dinámica del cambio en las métricas, lo que mejora la calidad de las predicciones.