Ինչպես ստեղծել մոդելի համար հատկանիշներ՝ հիմնվելով տենդենցի և գագաթնակետի վրա մետրիկներում։

Մետրիկներում տենդենցի և գագաթնակետային հիմքով հատկություններ ստեղծելու համար կարող եք օգտագործել հետևյալ մոտեցումները:

1. Տենդենց — արտացոլում է մետրի փոփոխության ուղղությունը ժամանակի ընթացքում: Դրան առանձնացնելիս կարող եք՝

• Հաշվել շարժական միջին կամ արտահայտական հարթեցում՝ աղմուկը նվազեցնելու համար:
• Հաշվել գծային ռեգրեսիայի սրության գործակիցը որոշ ժամանակահատվածում՝ սա կլինի տենդենցի հատկությունը:
• Օգտագործել հաջորդական արժեքների տարբերությունները կամ տոկոսային փոփոխությունները:

2. Գագաթնակետ — մետրի առավելագույն կամ նվազագույն կետը, որը ցույց է տալիս գագաթնակետային արժեքը:

• Լոկալ առավելագույններն ու նվազագույններն հայտնաբերել՝ օգտագործելով экстրեմալ որոնման ալգորիթմներ:
• Ստեղծել բինար հատկություն, որը ցույց է տալիս, արդյոք ընթացիկ կետը գագաթն է:
• Հաշվել ժամանակային կամ արժեքային հեռավորությունը ամենամոտ գագաթից:

Python-ում օրինակ՝ տենդենցի և գագաթնային կետի հաշվարկ:

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)  # գծային ռեգրեսիա
    return coeffs[0]  # տենդենցի սրություն

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"Տենդենց (սրություն): {trend}")
print(f"Գագաթների ինդեքսներ: {peaks}")

Այս կերպ, տենդենցի և գագաթնային հատկությունները օգնում են մոդելին հաշվի առնել մետրի փոփոխությունների դինամիկան, ինչը բարելավում է կանխատեսումների որակը։