Transformación

class pymc_marketing.mmm.components.base.Transformation(priors=None, prefix=None)

Clase base para funciones de adstock y saturación.

Las subclases necesitarán implementar los siguientes atributos:

• función: La función que se aplicará a los datos.

• prefijo: El prefijo para las variables que se crearán.

• default_priors: Los priors predeterminados para los parámetros de la función.

Para crear una nueva función de saturación o adstock, utilice las subclases específicas:

• pymc_marketing.mmm.components.saturation.SaturationTransformation

• pymc_marketing.mmm.components.adstock.AdstockTransformation

Consulte la documentación de esas clases para obtener más información.

Parámetros:

priorsdict[str, Prior | float | XTensorVariable | VariableFactory | list | numpy array], optional

Diccionario con los priors para los parámetros de la función. Las claves deben ser los nombres de los parámetros y los valores los priors. Si no se proporcionan, se utilizarán los priors predeterminados de la subclase.

prefijo : str, opcionalpython:str, opcional

El prefijo para las variables que se crearán. Si no se proporciona, se utilizará el prefijo de la subclase.

Métodos

Transformation.__init__([priors, prefix])
Transformation.apply(x, *[, dims, core_dim, idx])	Llamar dentro de un contexto de modelo.
Transformation.plot_curve(curva[, ...])	Trazar curva HDI y muestras.
Transformation.plot_curve_hdi(curva[, ...])	Trace el IDH de la curva.
Transformation.plot_curve_samples(curve[, ...])	Trazar muestras de la curva.
Transformation.sample_prior([coords])	Muestree las distribuciones a priori para la transformación.
Transformation.set_dims_for_all_priors(dims)	Establezca las dimensiones para todos los antecedentes.
Transformación.to_dict()	Convierte la transformación a un diccionario.
Transformation.update_priors(priors)	Actualice los priors para una función después de la inicialización.
Transformation.with_default_prior_dims(dims)	Return a copy with default prior dims (dims=None) set to dims instead.
Transformation.with_updated_priors(priors)	Return a copy with updated priors.

Atributos

combined_dims	Obtenga las dimensiones combinadas para todos los parámetros.
function_priors	Obtenga los antecedentes para la función.
model_config	Mapeo del nombre de la variable a la prior para el modelo.
priors	Obtenga los antecedentes para la función.
variable_mapping	Mapeo del nombre del parámetro al nombre de la variable en el modelo.
prefix
default_priors
function