ModelBuilder#

class pymc_marketing.model_builder.ModelBuilder(model_config=None, sampler_config=None)[fuente]#

Clase base para construir modelos de PyMC-Marketing.

Child classes must implement the following methods: - default_model_config: Returns a dictionary for default model configuration. - default_sampler_config: Returns a dictionary for default sampler configuration. - build_model: Builds the model based on the provided data and model configuration. - build_from_idata: Builds the model from an InferenceData object. Needed for loading models. - fit: Fits the model based on the provided data and sampler configurations. - attrs_to_init_kwargs: Override to add additional init keyword arguments. - _serializable_model_config: Needed for saving and loading the model.

Métodos

ModelBuilder.__init__([model_config, ...])

Inicializar la configuración del modelo y la configuración del muestreador para el modelo.

ModelBuilder.attrs_to_init_kwargs(attrs)

Convierte la configuración del modelo y la configuración del muestreador de los atributos a argumentos de palabra clave.

ModelBuilder.build_from_idata(idata)

Construya el modelo a partir del objeto InferenceData.

ModelBuilder.build_model(**kwargs)

Cree una instancia de pm.Model basada en los datos proporcionados y en model_config.

ModelBuilder.create_idata_attrs()

Cree atributos para los datos de inferencia.

ModelBuilder.fit(**kwargs)

Ajuste un modelo utilizando los datos pasados como parámetro.

ModelBuilder.graphviz(**kwargs)

Obtenga la representación graphviz del modelo.

ModelBuilder.idata_to_init_kwargs(idata)

Cree la configuración del modelo y la configuración del muestreador a partir de InferenceData a argumentos de palabra clave.

ModelBuilder.load(fname[, check])

Cree una instancia de ModelBuilder a partir de un archivo.

ModelBuilder.load_from_idata(idata[, verificar])

Cree una instancia de ModelBuilder a partir de un objeto InferenceData.

ModelBuilder.save(fname, **kwargs)

Guarde los datos de inferencia del modelo en un archivo.

ModelBuilder.set_idata_attrs([idata])

Establecer atributos en un objeto InferenceData.

ModelBuilder.table(**model_table_kwargs)

Obtenga la tabla resumen del modelo.

Atributos

default_model_config

Devuelve un diccionario de configuración predeterminado de la clase.

default_sampler_config

Devuelve un diccionario de configuración del muestreador predeterminado de la clase.

fit_result

Obtenga el resultado de ajuste posterior fit_result.

id

Generar un valor hash único para el modelo.

posterior

posterior_predictive

predictions

prior

prior_predictive

version

idata

sampler_config

model_config