Metriqalardagi trend va kulminatsiya asosida model uchun xususiyatlar qanday yaratish mumkin?

Metrikalarda trend va cho‘qqi asosida xususiyatlar yaratish uchun quyidagi yondashuvlardan foydalanish mumkin:

1. Trend — metrikaning vaqt davomida o‘zgarish yo‘nalishini aks ettiradi. Uni ajratib ko‘rsatish uchun:

• Shovqinni kamaytirish uchun harakatli o‘rtacha yoki eksponensial silliqlashni hisoblash.
• Belirli davrda metrikaning qiymatlari bo‘yicha chiziqli regressiya koeffitsientini hisoblash — bu trend xususiyati bo‘ladi.
• Ketma-ket qiymatlar orasidagi farqlar yoki foiz o‘zgarishlarini ishlatish.

2. Cho‘qqi — metrikada maksimal yoki minimal nuqta, bu esa cho‘qqi qiymatini ko‘rsatadi:

• Extremumlarni qidirish algoritmlari yordamida lokal maksimal va minimalarni aniqlash.
• Hozirgi nuqta cho‘qqi yoki yo‘qligini ko‘rsatuvchi binar xususiyat yaratish.
• Eng yaqin cho‘qqiga vaqt yoki qiymat bo‘yicha masofani hisoblash.

Python misolida trend va cho‘qqi hisoblash:

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)  # chiziqli regressiya
    return coeffs[0]  # trendning egilishi

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 (egilish): {trend}")
print(f"Cho‘qqi indekslari: {peaks}")

Shu tarzda, trend va cho‘qqi xususiyatlari modelga metrikalardagi o‘zgarish dinamikasini hisobga olishga yordam beradi, bu esa bashorat sifatini yaxshilaydi.