Ar galima naudoti linijinę regresiją pardavimų prognozei su neigiamumo apribojimu?

Linijinė regresija gali būti naudojama pardavimų prognozavimui, tačiau ji pagal numatytuosius nustatymus neatsižvelgia į neigiamumo apribojimą. Klasikinėje linijinėje regresijoje prognozės gali būti bet kokios reikšmės, įskaitant neigiamas, kas nėra prasmės pardavimų kontekste.

Norint atsižvelgti į neigiamumo apribojimą, galima:

• Naudoti modelius su apribojimais, pvz., apribotą regresiją (constrained regression) arba kvadratinį programavimą.
• Taikyti transformaciją tikslinės kintamosios, pvz., logaritminę (log(y + 1)), siekiant užtikrinti teigiamas prognozes, ir tada atvirkščiai transformuoti rezultatą.
• Naudoti specializuotus modelius, pvz., regresiją su neigiamais koeficientais (Non-negative Least Squares).

Pavyzdys su logaritmine transformacija:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X - požymiai, y - pardavimai
X = ...
y = ...

# Tikslinės kintamosios transformacija
log_y = np.log1p(y)

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

# Prognozė
log_pred = model.predict(X_new)
pred = np.expm1(log_pred)  # Atvirkštinė transformacija

Taip, linijinė regresija gali būti naudojama, tačiau norint užtikrinti neigiamumo nebuvimą, būtina taikyti papildomus metodus ar transformacijas.