تنبؤ البيانات باستخدام LOESS في Python

في هذا السياق، يعتبر استخدام تقنية التناسب المحلي المرن (LOESS/LOWESS) في تنبؤ البيانات الجديدة في بيئة Python تحديًا قد يواجه العديد من المبرمجين والمهتمين بالتحليل الإحصائي. على الرغم من توفر وحدة statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess، إلا أنه يبدو أنها تُرجع التقديرات فقط لمجموعة البيانات الأصلية. وهذا يعني أنها تقوم بعمليات fit و predict معًا، بدلاً من القدرة على القيام بهما بشكل منفصل كما هو متوقع.

على سبيل المقابل، يتميز مكتبة scikit-learn بأنها توفر دائمًا طريقة fit التي تسمح للكائن بأن يكون قابلاً للاستخدام في وقت لاحق على بيانات جديدة باستخدام predict. ومع ذلك، يكمن التحدي في أن scikit-learn لا تنفذ تقنية lowess مباشرة.

لتحقيق هذا الهدف، يمكن أن يكون الحلا الأمثل هو استخدام مكتبة statsmodels لتنفيذ lowess بشكل فعال، ثم استخدام النموذج المدرب للتنبؤ بالبيانات الجديدة. يمكن تحقيق ذلك عبر الخطوات التالية:

أولاً، قم بتنفيذ lowess باستخدام statsmodels:

pythonCopy code
import statsmodels.api as sm

# قم بتحديد المتغيرات الخاصة بك
x = ...
y = ...

# قم بتنفيذ lowess
lowess_model = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.1)

ثم، يمكنك استخدام النموذج المدرب لتنبؤ القيم على بيانات جديدة:

pythonCopy code
# قم بتحديد بيانات جديدة
new_x = ...

# استخدم النموذج للتنبؤ
predicted_values = lowess_model(new_x)

باستخدام هذا الأسلوب، يمكنك الاستفادة من فعالية lowess المُنفذة في statsmodels وفي الوقت نفسه القدرة على تنبؤ البيانات الجديدة باستخدام النموذج المدرب.

لاشك أن استخدام تقنية التناسب المحلي المرن (LOESS/LOWESS) يُعَدُّ أحد الأساليب الفعّالة في تنبؤ البيانات عندما يكون لدينا علاقة غير خطية بين المتغيرات. تعتمد هذه التقنية على إجراء تنعيم للبيانات بمرور نافذة متحركة عبرها، حيث يُعتبر وزن البيانات القريبة أعلى من البيانات البعيدة.

في سياق استخدام statsmodels، يمكنك ضبط قيمة frac في lowess والتي تمثل نسبة البيانات المستخدمة في كل تقدير. هذا يتيح لك تعديل درجة التنعيم حسب احتياجاتك وطبيعة البيانات الخاصة بك.

علاوة على ذلك، يُفضّل دائمًا تحليل النتائج وفهم تأثير التغيير في قيم frac على شكل النموذج ودقته. قد تكون هناك حاجة أحيانًا إلى تجربة قيم متعددة لاختيار القيمة التي تناسب بشكل أفضل البيانات الخاصة بك.

بشكل عام، يوفر توازنًا بين تنعيم البيانات والحفاظ على التفاصيل الهامة، ويساعد في تقديم تقديرات دقيقة للعلاقة بين المتغيرات. يجب أيضًا مراعاة استخدام أساليب تقدير مثل الـ LOESS في سياق تحليل البيانات لتفسير النتائج بشكل أفضل.

في النهاية، يعتبر استخدام LOESS في تنبؤ البيانات الجديدة بيئة تحليلية مفيدة وقوية توفر إمكانيات دقيقة لفهم العلاقات بين المتغيرات وتوقع القيم المستقبلية بشكل فعّال.