Чӣ гуна хусусиятҳо барои модели асосан дар асоси тамоюл ва кулминасия дар метрикҳо эҷод кардан мумкин аст?

Барои эҷоди хусусиятҳо дар асоси тамоюл ва баландтарин дар метрикҳо, метавонанд ба истифодаи рӯҳияи зерин муроҷиат кунанд:

1. Тамоюл — нишон медиҳад самт ё равиши тағйироти метрик дар вақт. Барои таъкид кардан, метавон:

• Ҳисоб кардани миёнаи ҳаракатӣ ё ҳамворкунии экспоненсиалӣ барои кам кардани садо.
• Ҳисоб кардани коэффициенти тангии регрессияи хатӣ дар арзишҳои метрик дар давраи муайян — ин хусусияти тамоюл хоҳад буд.
• Истифодаи фарқиятҳо байни арзишҳои пайдарпай ё тағйиротҳои дарсадӣ.

2. Баландтарин — нуқтаи максимум ё минимум дар метрик, ки нишон медиҳад арзиши баландтарин:

• Таҳқиқи максимумҳо/минимумҳо дар маҳал бо истифодаи алгоритмҳои ҷустуҷӯи экстремумҳо.
• Эҷоди хусусияти бинарӣ, ки нишон медиҳад оё нуқтаи ҳозира баландтарин аст ё не.
• Ҳисоб кардани фосила дар вақт ё арзиш то баландтарин дар наздиктарин.

Масалан дар Python барои ҳисоб кардани тамоюл ва баландтарин:

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)  # регрессияи хатӣ
    return coeffs[0]  # тангии тамоюл

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"Тамоюл (тангӣ): {trend}")
print(f"Индекси баландтаринҳо: {peaks}")

Ин гуна хусусиятҳои тамоюл ва баландтарин кӯмак мекунанд, ки модел динамикаи тағйироти метрикҳоро ба назар гирад, ки сифати пешгӯиро беҳтар мекунад.