MultiDimensionalBudgetOptimizerWrapper.muestra_distribución_respuesta#
- MultiDimensionalBudgetOptimizerWrapper.sample_response_distribution(allocation_strategy, noise_level=0.001, additional_var_names=None, include_last_observations=False, include_carryover=True, budget_distribution_over_period=None)[fuente]#
Generar un conjunto de datos sintético y muestrear la predicción posterior basada en la asignación.
- Parámetros:
- estrategia_de_asignación :
DataArrayDataArray La estrategia de asignación para los canales.
- nivel_de_ruido :
floatfloat El nivel relativo de ruido a añadir a la asignación de datos.
- additional_var_names
list[str] |None Nombres de variables adicionales para incluir en el muestreo predictivo posterior.
- include_last_observationsbool
Si incluir las últimas observaciones para la continuidad.
- include_carryoverbool
Si incluir efectos de arrastre.
- distribución_presupuestaria_a_lo_largo_del_período :
xr.DataArray|Nonexr.DataArray|None Factores de distribución para la asignación del presupuesto a lo largo del tiempo. Debe tener dimensiones («fecha», *budget_dims) donde la dimensión de fecha tiene una longitud de num_periods. Los valores a lo largo de la dimensión de fecha deben sumar 1 para cada combinación de otras dimensiones. Si se proporciona, multiplica los valores de ruido por esta distribución.
- estrategia_de_asignación :
- Devoluciones:
az.InferenceDataLas muestras predictivas posteriores basadas en el conjunto de datos sintético.