Kako napraviti osobine za model na osnovu trenda i kulminacije u metriki?

Za kreiranje karakteristika zasnovanih na trendu i vrhu u metrima, mogu se koristiti sledeći pristupi:

1. Trend — odražava pravac promene metrike tokom vremena. Za njegovo isticanje, možete:

• Izračunati pomerano sredstvo ili eksponencijalno glatkoće za smanjenje šuma.
• Izračunati koeficijent nagiba linearne regresije na vrednostima metrike u određenom periodu — to će biti karakteristika trenda.
• Koristiti razlike između uzastopnih vrednosti ili procentualne promene.

2. Vrh — tačka maksimuma ili minimuma u metri, ukazujući na vrhunsku vrednost:

• Identifikovati lokalne maksimume/minimume pomoću algoritama za pretraživanje ekstremuma.
• Kreirati binarnu osobinu koja pokazuje da li je trenutna tačka vrh.
• Izračunati rastojanje u vremenu ili vrednosti do najbližeg vrha.

Primer u Pythonu za izračunavanje trenda i vrha:

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)  # linearna regresija
    return coeffs[0]  # nagib trenda

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 (nagib): {trend}")
print(f"Indeksi vrhova: {peaks}")

Na ovaj način, karakteristike trenda i vrha pomažu modelu da uzme u obzir dinamiku promene metrika, što poboljšava kvalitet predviđanja.