Модель үчүн өзгөчөлүктөрдү кандай түзүү керек, негизделген тренд жана кульминация метрикаларда?

Метрологиялык көрсөткүчтөрдүн тренд жана чокусуна негизделген өзгөчөлүктөрдү түзүү үчүн төмөнкү ыкмаларды колдонсо болот:

1. Тренд — убакыттын өтүшү менен метриканын өзгөрүү багытын чагылдырат. Аны белгилөө үчүн:

• Шумду азайтуу үчүн жылжуу орточо же экспоненциалдуу тегиздөө эсептөө.
• Белгилүү бир мезгилде метриканын маанилери боюнча түз сызыктуу регрессиянын ороо коэффициентин эсептөө — бул тренд өзгөчөлүгү болот.
• Кийинки маанилердин айырмаларын же пайыздык өзгөрүүлөрдү колдонуу.

2. Чоку — метриканын максимум же минимум чекити, ал эң жогорку маанини көрсөтөт:

• Экстремумдарды издөө алгоритмдери аркылуу жергиликтүү максимум жана минимумдарды аныктоо.
• Учурдагы чекит чоку экенин көрсөтүүчү бинардык өзгөчөлүк түзүү.
• Жакынкы чокуга убакыт же мааниге карата аралыкты эсептөө.

Python'до тренд жана чоку эсептөө үчүн мисал:

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)  # түз сызыктуу регрессия
    return coeffs[0]  # тренддин ороо коэффициенти

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"Тренд (ороо): {trend}")
print(f"Чоку индекси: {peaks}")

Мындайча, тренд жана чоку өзгөчөлүктөрү моделге метрикалардын өзгөрүү динамикасын эске алууга жардам берет, бул болжао сапатын жакшыртат.