MMM.muestra_predictiva_posterior

MMM.sample_posterior_predictive(X=None, extend_idata=True, combined=True, include_last_observations=False, original_scale=True, **sample_posterior_predictive_kwargs)

Muestra de la distribución predictiva posterior del modelo.

Parámetros:

Xarray, forma (n_pred, n_features)

Los datos de entrada utilizados para la predicción.

extend_idata : bool, opcionalbool, opcional

Booleano que determina si las predicciones deben ser añadidas al objeto de datos de inferencia. Por defecto es True.

combinado: bool, opcional

Combina la cadena y las dimensiones de dibujo en la muestra. No funcionará si ya existe una dimensión llamada muestra. Por defecto es Verdadero.

incluir_últimas_observaciones: bool, opcional

Boolean que determina si se deben incluir las últimas observaciones de los datos de entrenamiento para llevar los costos con la transformación adstock. Asume que X son las siguientes predicciones que siguen a los datos de entrenamiento. Por defecto es False.

original_scale: bool, opcional

Boolean que determina si se deben devolver las predicciones en la escala original de la variable objetivo. Por defecto es True.

**sample_posterior_predictive_kwargs

Argumentos adicionales para pasar a pymc.sample_posterior_predictive

Devoluciones:

posterior_predictive_samplesDataArray, forma (n_pred, muestras)

Muestras predictivas posteriores para cada entrada X