CustomModelWrapper

class pymc_marketing.mmm.budget_optimizer.CustomModelWrapper(base_model, idata, channels)

Envoltura para el BudgetOptimizer para manejar modelos PyMC personalizados.

Methods

CustomModelWrapper.__init__(base_model, ...)	Cree un nuevo modelo analizando y validando los datos de entrada de los argumentos de palabra clave.
CustomModelWrapper.construct([_fields_set])
CustomModelWrapper.copy(*[, include, ...])	Devuelve una copia del modelo.
CustomModelWrapper.dict(*[, include, ...])
CustomModelWrapper.from_orm(obj)
CustomModelWrapper.json(*[, include, ...])
CustomModelWrapper.model_construct([_fields_set])	Crea una nueva instancia de la clase Model con datos validados.
CustomModelWrapper.model_copy(*[, update, deep])	!!! abstract "Usage Documentation"
CustomModelWrapper.model_dump(*[, mode, ...])	!!! abstract "Usage Documentation"
CustomModelWrapper.model_dump_json(*[, ...])	!!! abstract "Usage Documentation"
CustomModelWrapper.model_json_schema([...])	Genera un esquema JSON para una clase de modelo.
CustomModelWrapper.model_parametrized_name(params)	Calcule el nombre de la clase para las parametrizaciones de clases genéricas.
CustomModelWrapper.model_post_init(context, /)	Esta función está destinada a comportarse como un método de BaseModel para inicializar atributos privados.
CustomModelWrapper.model_rebuild(*[, force, ...])	Intente reconstruir el esquema de pydantic-core para el modelo.
CustomModelWrapper.model_validate(obj, *[, ...])	Valide una instancia de modelo pydantic.
CustomModelWrapper.model_validate_json(...)	!!! abstract "Usage Documentation"
CustomModelWrapper.model_validate_strings(obj, *)	Valide el objeto dado con datos de cadena contra el modelo Pydantic.
CustomModelWrapper.parse_file(path, *[, ...])
CustomModelWrapper.parse_obj(obj)
CustomModelWrapper.parse_raw(b, *[, ...])
CustomModelWrapper.schema([by_alias, ...])
CustomModelWrapper.schema_json(*[, ...])
CustomModelWrapper.update_forward_refs(**localns)
CustomModelWrapper.validate(value)

Attributes

model_computed_fields
model_config	La configuración para el modelo debe ser un diccionario que se ajuste a [ConfigDict][pydantic.config.ConfigDict].
model_extra	Get extra fields set during validation.
model_fields
model_fields_set	Devuelve el conjunto de campos que han sido establecidos explícitamente en esta instancia del modelo.
base_model
idata
channel_columns
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