Come creare caratteristiche per il modello basate sulla tendenza e sul culmine nelle metriche?

Per creare caratteristiche basate sulla tendenza e sul picco nelle metriche, è possibile utilizzare i seguenti approcci:

1. Tendenza — riflette la direzione del cambiamento della metrica nel tempo. Per evidenziarla, si può:

• Calcolare una media mobile o una levigatura esponenziale per ridurre il rumore.
• Calcolare il coefficiente di inclinazione di una regressione lineare sui valori della metrica in un periodo determinato — questa sarà una caratteristica di tendenza.
• Utilizzare differenze tra valori consecutivi o variazioni percentuali.

2. Picco — punto massimo o minimo nella metrica, che indica un valore di picco:

• Identificare massimi/minimi locali tramite algoritmi di ricerca di estremi.
• Creare una caratteristica binaria che indichi se il punto attuale è un picco.
• Calcolare la distanza in tempo o in valore fino al picco più vicino.

Esempio in Python per calcolare la tendenza e il picco:

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)  # regressione lineare
    return coeffs[0]  # inclinazione della tendenza

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"Tendenza (pendenza): {trend}")
print(f"Indici dei picchi: {peaks}")

In questo modo, le caratteristiche di tendenza e di picco aiutano il modello a considerare la dinamica del cambiamento delle metriche, migliorando la qualità delle previsioni.