Kādi problēmas rodas, pievienojot mēneša numuru kā raksturlielumu?

Iekļaujot mēneša numuru kā īpašību mašīnmācīšanās modelī, var rasties vairākas problēmas:

1. Ciklisks raksturlielums: Mēneša numurs ir ciklisks raksturlielums (pēc 12 nāk 1). Ja to attēlo kā skaitlisku vērtību no 1 līdz 12, modelis var kļūdaini uzskatīt, ka 12 un 1 ir ļoti atšķirīgi, lai gan patiesībā tie ir blakus.

2. Nepareiza attālumu uztvere: Modelis var interpretēt starp mēnešiem esošo atšķirību kā lineāru, piemēram, uzskatot, ka mēnesis 12 un 1 ir visatšķirīgākie, kas neatbilst realitātei.

3. Sezonalitātes problēmas: Ja modelis neņem vērā cikliskumu, tas var būt grūti atpazīt sezonālos modeļus.

Lai izvairītos no šīm problēmām, parasti tiek veikta ciklisko īpašību transformācija divās komponentēs, izmantojot sinusu un kosinusu:

import numpy as np
month = 1  # piemērs mēnesim
month_sin = np.sin(2 * np.pi * month / 12)
month_cos = np.cos(2 * np.pi * month / 12)

Tādējādi modelis redz mēnesi kā punktu uz riņķa, kas atspoguļo cikliskumu un uzlabo mācīšanās kvalitāti.