Sotuvlarni prognoz qilish uchun musbat bo'lmagan cheklov bilan chiziqli regressiyani qo'llash mumkinmi?

Chiziqli regressiya savdo prognoz qilish uchun ishlatilishi mumkin, ammo u default sifatida manfiy bo'lmaganlik cheklovini hisobga olmaydi. Klassik chiziqli regressiyada, bashoratlar har qanday qiymat olishi mumkin, jumladan, manfiy, bu savdo uchun mantiqiy emas.

Manfiy bo'lmaganlik cheklovini hisobga olish uchun:

• Cheklovlar bilan modellarni, masalan, cheklovli regressiya (constrained regression) yoki kvadratik dasturlashni qo'llash mumkin.
• Maqsad o'zgaruvchisiga transformatsiya qo'llash, masalan, logarifmik (log(y + 1)), bu ijobiy bashoratlarni ta'minlash uchun, va keyin natijani teskari transformatsiya qilish.
• Maxsus modellarni, masalan, manfiy bo'lmagan koeffitsientlarga ega regressiyani (Non-negative Least Squares), qo'llash mumkin.

Logarifmik transformatsiya misoli:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X - xususiyatlar, y - savdo
X = ...
y = ...

# Maqsad o'zgaruvchisini transformatsiya qilish
log_y = np.log1p(y)

model = LinearRegression()
model.fit(X, log_y)

# Bashorat qilish
log_pred = model.predict(X_new)
pred = np.expm1(log_pred)  # Teskari transformatsiya

Shu tarzda, chiziqli regressiya ishlatilishi mumkin, ammo manfiy bo'lmaslikni ta'minlash uchun qo'shimcha metodlar yoki transformatsiyalar qo'llanilishi kerak.