tanh_saturación

pymc_marketing.mmm.transformers.tanh_saturation(x, b=0.5, c=0.5)

Transformación de saturación Tanh.

\[f(x) = b \tanh \left( \frac{x}{bc} \right)\]

La función de saturación tanh tiene una propiedad interesante que es útil al establecer priors. La pendiente de la función cuando x es cero es \(\frac{1}{c}\). Esto significa que puedes establecer un prior considerando cuántas unidades de medios se requieren para adquirir el primer cliente. A diferencia de la mayoría de las otras funciones de saturación, la pendiente en 0 es independiente del punto de saturación.

(Source code, png, hires.png, pdf)

Parámetros:

xtensor

Tensor de entrada.

b : float, by por defecto 0.5python:float, por defecto 0.5

El punto de saturación. Representa el número máximo de clientes que se podrían adquirir a través de este canal en cualquier momento. Debe ser no negativo.

c : float, by por defecto 0.5python:float, por defecto 0.5

Costo inicial por usuario. Valores más altos representan canales menos eficientes. Debe ser distinto de cero.

Devoluciones:

tensor

Tensor transformado.

Referencias

Vea https://www.pymc-labs.com/blog-posts/reducing-customer-acquisition-costs-how-we-helped-optimizing-hellofreshs-marketing-budget/ # noqa: E501