geo-features-generator 0.2.1
Sklearn-style generator of geo features: distances, angles, cosine similarity, KMeans, NN, polar features
Requires Python: >=3.8

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
---------

```bash
pip install geo-features-generator
```

Быстрый старт
-------------

```python
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
--------

- [![Telegram](https://img.shields.io/badge/Telegram-2CA5E0?style=flat&logo=telegram&logoColor=white)](https://t.me/sefixnep)  
- [![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-181717?style=flat&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/sefixnep)

Лицензия
--------

MIT. См. файл LICENSE.