Cum să creezi caracteristici pentru model bazate pe tendință și punctul culminant în metrici?

Pentru a crea caracteristici bazate pe trend și vârfuri în metrici, se pot utiliza următoarele abordări:

1. Trend — reflectă direcția de schimbare a metricii în timp. Pentru a o evidenția, se pot:

• Calcula media mobilă sau netezirea exponențială pentru reducerea zgomotului.
• Calcula coeficientul de pantă al unei regresii liniare pe valorile metricii pe o perioadă determinată — aceasta va fi o caracteristică de trend.
• Utiliza diferențe între valorile consecutive sau modificări procentuale.

2. Vârf — punctul de maxim sau minim în metrică, indicând o valoare de vârf:

• Identifica maximele/minimele locale folosind algoritmi de căutare a extremelor.
• Crează o caracteristică binară care indică dacă punctul curent este un vârf.
• Calculează distanța în timp sau în valoare până la cel mai apropiat vârf.

Exemplu în Python pentru calcularea trendului și vârfului:

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)  # regresie liniară
    return coeffs[0]  # pantă trend

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"Trend (pantă): {trend}")
print(f"Indici de vârf: {peaks}")

Astfel, caracteristicile de trend și vârf ajută modelul să țină cont de dinamica schimbării metricilor, ceea ce îmbunătățește calitatea predicțiilor.