Маалыматтарда тенденция менен кантип күрөшүү керек, дарактар жана кокустанды токойлорду колдонуп болжау үчүн?

Маалыматтардагы тренд — бул убакыттын өтүшү менен максаттуу өзгөрмөнүн маанилеринин системалуу өзгөрүшү, ал чечим дарактары жана кездейсоқ токойлордун прогнозунун сапатына таасир этиши мүмкүн, анткени бул моделдер көзөмөлсүз түрдө маалыматтардын стационардуулугун болжошот.

Тренд менен күрөшүү үчүн, дарактар жана кездейсоқ токойлорду колдонууда, төмөнкүлөрдү жасоого болот:

• Убакыттык катарды бөлүп алуу: тренд компонентин аныктап жана алып салуу (мисалы, жылжуу орточо же STL ыкмалары аркылуу), андан кийин моделди калдыкка үйрөтүү.
• Убакытка байланыштуу өзгөчөлүктөрдү кошуу: моделге убакытка байланыштуу өзгөчөлүктөрдү (күн, ай, жыл, байкоо номуру) кошуу, ошондо модел трендди эске алат.
• Фарктарды колдонуу: маалыматтарды, көрүүдө турган байкоолордун арасындагы фарктарды алып, трендди жокко чыгаруу.
• Моделди чектелген убакыт аралыгындагы терезелерде үйрөтүү: ошондо модел эски тренддерди "эсте" албайт.

Убакытка байланыштуу өзгөчөлүктөрдү кошуу мисалы:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# df 'date' жана 'target' колонкаларын камтыйт деп эсептейли
df['day_of_year'] = df['date'].dt.dayofyear
df['year'] = df['date'].dt.year

өзгөрмөлөр = ['day_of_year', 'year']
X = df[өзгөрмөлөр]
y = df['target']

модель = RandomForestRegressor()
модель.үйрөтүү(X, y)

Бул ыкмада, модел трендди убакытка байланыштуу өзгөчөлүктөр аркылуу эске алат, түздөн-түз аны жакшыртууга аракет кылбай.