geo-features-generator 0.2.1

Sklearn-style generator of geo features: distances, angles, cosine similarity, KMeans, NN, polar features

geo-features-generator

Генератор гео-признаков для больших данных: расстояния (Haversine, equirectangular, Manhattan), углы/синусы/косинусы, средние точки, дельты, квадраты расстояний, косинусная близость (3D), кластеризация KMeans, расстояния до ближайшего соседа, полярные признаки относительно базовой точки, H3 ячейки.

Установка

pip install geo-features-generator

Быстрый старт

from geo_features_generator import GeoFeaturesGenerator

# Основные гео-признаки
gen = GeoFeaturesGenerator(
    [("lat1", "lon1"), ("lat2", "lon2")],
    enable_squared_distances=True,
    enable_normed_deltas=True,
    enable_cosine_similarity=True,
    enable_h3=True,
)

features = gen.fit_transform(df)

Параметры

Обязательные параметры:

• coordinate_pairs: список пар имен столбцов (lat, lon). Первый аргумент, передается как [("lat1", "lon1"), ("lat2", "lon2")].

Опциональные параметры (переключатели функций True/False):

• enable_squared_distances (по умолчанию True): добавляет _m2 признаки квадратов расстояний (haversine_m2, equirect_m2, manhattan_m2)
• enable_normed_deltas (по умолчанию True): добавляет abs_dlat_m, abs_dlon_m - абсолютные разности координат в метрах
• enable_cosine_similarity (по умолчанию True): добавляет cosine_sim, cosine_dist косинусную близость по 3D векторному произведению на сфере
• enable_kmeans (по умолчанию False): добавляет *_kmeans_label метки кластеров для каждой точки. Требуется scikit-learn.
• enable_nearest_neighbor (по умолчанию False): добавляет *_nn_haversine_m расстояния до ближайшего соседа. Требуется scikit-learn.
• enable_polar_features (по умолчанию False): добавляет полярные признаки *_polar_bearing_deg, *_polar_dist_m относительно базовой точки
• enable_h3 (по умолчанию False): добавляет H3 ячейки для каждой геофичи. Требует скачанную библиотеку 'h3'.

Дополнительные параметры:

• radius (по умолчанию 6371000): радиус сферы в метрах для расчета расстояний
• output_format (по умолчанию "pandas"): формат вывода - "pandas" или "numpy"
• polar_base_point: координаты (lat, lon) базовой точки для полярных признаков
• h3_resolutions (по умолчанию [8, 10]): список разрешений H3 ячеек для генерации признаков

Описание функций

Геодетические расстояния

• Haversine: точное сферическое расстояние по формуле гаверсинуса
• Equirectangular: быстрое приближенное расстояние на основе равнопрямоугольной проекции
• Manhattan: приближенное манхэттен-расстояние вдоль параллелей и меридианов

Математические признаки координат

• Тригонометрические: sin/cos преобразования широты и долготы для цикличности признаков
• Полярные признаки: азимут и расстояние от заданной базовой точки

Угловые признаки

• Начальный азимут: угол направления между двумя точками
• Синусы и косинусы: циклическое представление углов
• Косинусное сходство: скалярное произведение векторов на единичной сфере

Расстояния и геометрия

• Квадраты расстояний: для машинного обучения, увеличенная роль больших расстояний
• Нормализованные дельты: разности координат в метрах вдоль меридианов и параллелей
• Средние точки: геометрический центр между двумя точками по большой окружности

Машинное обучение

• KMeans кластеризация: автоматическая группировка точек по схожести координат
• Ближайший сосед: расстояние до наиболее похожей точки в наборе данных

H3 геопространственные признаки

• H3 ячейки: добавляет для каждой геофичи H3 ячейки с заданными разрешениями (например, [8, 10])

Контакты

• 
• 

Лицензия

MIT. См. файл LICENSE.