Ay numarasını özellik olarak eklerken hangi sorunlar ortaya çıkar?

Bir makine öğrenimi modeline ay numarasını özellik olarak eklemek birkaç soruna yol açabilir:

1. Döngüsellik özelliği: Ay numarası döngüsel bir özelliktir (12'den sonra 1 gelir). Bunu 1 ile 12 arasında sayısal bir değer olarak temsil etmek, modelin 12 ve 1'in çok farklı olduğunu yanlış anlamasına neden olabilir, oysa aslında bunlar yan yanadır.

2. Mesafelerin yanlış algılanması: Model, aylar arasındaki farkı doğrusal olarak yorumlayabilir, örneğin 12 ve 1 ayını en farklı olarak kabul edebilir, bu da gerçeği yansıtmaz.

3. Mevsimsellik sorunları: Model döngüselliği dikkate almazsa, mevsimsel desenleri yakalamakta zorlanabilir.

Bu sorunları önlemek için, genellikle döngüsel özelliklerin sinüs ve kosinüs kullanılarak iki bileşene dönüştürülmesi uygulanır:

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

Bu şekilde, model ayı bir daire üzerindeki bir nokta olarak görür, bu da döngüselliği yansıtır ve öğrenme kalitesini artırır.