EscaladoVariable

class pymc_marketing.mmm.scaling.VariableScaling(**data)

Abstract base for scaling a variable.

The scaling through the dimension of 'date' is assumed and doesn’t need to be specified.

Concrete subclasses:

• DataDerivedScaling – scale by a statistic of the data ("max" or "mean"), computed at fit time.

• FixedScaling – use a user-supplied constant that stays the same across model refreshes.

Parameters:

dimsstr or tuple of str

The dimensions to perform the operation through ("date" is always included implicitly).

Métodos

VariableScaling.__init__(**data)	Cree un nuevo modelo analizando y validando los datos de entrada de los argumentos de palabras clave.
VariableScaling.construct([_fields_set])
VariableScaling.copy(*[, incluir, excluir, ...])	Devuelve una copia del modelo.
VariableScaling.dict(*[, incluir, excluir, ...])
VariableScaling.from_dict(data)	Reconstruct from a dict via Pydantic model_validate.
VariableScaling.from_orm(obj)
VariableScaling.json(*[, incluir, excluir, ...])
VariableScaling.model_construct([_fields_set])	Crea una nueva instancia de la clase Model con datos validados.
VariableScaling.model_copy(*[, actualizar, profundo])	!!! abstract "Documentación de Uso"
VariableScaling.model_dump(*[, modo, ...])	!!! abstract "Documentación de Uso"
VariableScaling.model_dump_json(*[, indent, ...])	!!! abstract "Documentación de Uso"
VariableScaling.model_json_schema([...])	Genera un esquema JSON para una clase de modelo.
VariableScaling.model_parametrized_name(params)	Calcule el nombre de la clase para las parametrizaciones de clases genéricas.
VariableScaling.model_post_init(contexto, /)	Sobrescriba este método para realizar una inicialización adicional después de __init__ y model_construct.
VariableScaling.model_rebuild(*[, forzar, ...])	Intente reconstruir el esquema de pydantic-core para el modelo.
VariableScaling.model_validate(obj, *[, ...])	Valide una instancia de modelo pydantic.
VariableScaling.model_validate_json(json_data, *)	!!! abstract "Documentación de Uso"
VariableScaling.model_validate_strings(obj, *)	Valide el objeto dado con datos de cadena contra el modelo de Pydantic.
VariableScaling.parse_file(ruta, *[, ...])
VariableScaling.parse_obj(obj)
VariableScaling.parse_raw(b, *[, ...])
VariableScaling.scaling_description()	Human-readable summary of the scaling strategy (e.g. for logging).
VariableScaling.schema([por_alias, ref_template])
VariableScaling.schema_json(*[, by_alias, ...])
VariableScaling.to_dict()	Serialize to a dict via Pydantic model_dump.
VariableScaling.update_forward_refs(**localns)
VariableScaling.validate(valor)

Atributos

model_computed_fields
model_config	Configuración para el modelo, debe ser un diccionario que cumpla con [ConfigDict][pydantic.config.ConfigDict].
model_extra	Obtener campos adicionales establecidos durante la validación.
model_fields
model_fields_set	Devuelve el conjunto de campos que han sido establecidos explícitamente en esta instancia del modelo.
dims