Kas võib kasutada lineaarset regressiooni müügi prognoosimiseks mitte-negatiivse piiranguga?

Lineaarne regressioon võib olla kasutatav müügi prognoosimiseks, kuid see ei arvesta vaikimisi mitte-negatiivsuse piirangut. Klassikalises lineaarregressioonis võivad prognoosid võtta mis tahes väärtusi, kaasa arvatud negatiivseid, mis ei ole müügi kontekstis mõistlik.

Mitte-negatiivsuse piirangu arvestamiseks saab:

• Kasutada piirangutega mudeleid, näiteks piiratud regressiooni (constrained regression) või kvadratiivset programmeerimist.
• Rakendada sihtmuutuja transformatsiooni, näiteks logaritmimise (log(y + 1)), et tagada positiivsed prognoosid, ning seejärel tulemuse tagasi pöörata.
• Kasutada spetsialiseeritud mudeleid, näiteks mitte-negatiivsete koefitsientidega regressiooni (Non-negative Least Squares).

Näide logaritmilise transformatsiooniga:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X - tunnused, y - müük
X = ...
y = ...

# Sihtmuutuja transformatsioon
log_y = np.log1p(y)

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

# Prognoos
log_pred = model.predict(X_new)
pred = np.expm1(log_pred)  # Tagasitransformatsioon

Nii saab kasutada lineaarset regressiooni, kuid mitte-negatiivsuse tagamiseks tuleb rakendada täiendavaid meetodeid või transformatsioone.