transformadores

Funciones de transformación de medios para Modelos de Mezcla de Marketing.

Funciones

batched_convolution(x, w, *, dim, kernel_dim)	Aplique una convolución 1D de manera vectorizada a través de múltiples dimensiones de lote.
binomial_adstock(x[, alpha, l_max, ...])	Binomial adstock transformation.
delayed_adstock(x[, alpha, theta, l_max, ...])	Transformación de adstock retrasada.
geometric_adstock(x[, alpha, l_max, ...])	Transformación adstock geométrica.
hill_function(x, pendiente, kappa)	Función de Hill.
hill_saturation_sigmoid(x, sigma, beta, lam)	Función sigmoide de saturación de colina.
inverse_scaled_logistic_saturation(x[, lam, eps])	Transformación de saturación logística inversamente escalada.
logistic_saturation(x[, lam])	Transformación de saturación logística.
michaelis_menten(x, alfa, lam)	Evalúe la función de Michaelis-Menten para los valores dados de x, alpha y lambda.
root_saturation(x, alpha)	Transformación de saturación de raíces.
tanh_saturation(x[, b, c])	Transformación de saturación Tanh.
tanh_saturation_baselined(x, x0[, ganancia, r])	Saturación Tanh de referencia.
weibull_adstock(x[, lam, k, l_max, mode, ...])	Transformación de Adstock Weibull.

Clases

ConvMode(*valores)	Modo de convolución para la convolución.
TanhSaturationBaselinedParameters(x0, ganancia, r)	Representación de los parámetros de saturación de tanh en forma de referencia.
TanhSaturationParameters(b, c)	Contenedor para los parámetros de saturación de tanh.
WeibullType(*valores)	Tipo Weibull para el adstock Weibull.