Transformación de Saturación#

class pymc_marketing.mmm.components.saturation.SaturationTransformation(priors=None, prefix=None)[fuente]#

Subclase para todas las transformaciones de saturación.

Para utilizar una transformación de saturación personalizada, subclase y define:

función: función para llevar x a contribuciones
default_priors: distribuciones predeterminadas para cada parámetro en la función

Al heredar de este método, ¡la integración de pruebas de elevación vendrá de forma gratuita!

Ejemplos

Realice una transformación de saturación no saturante

from pymc_marketing.mmm import SaturationTransformation
from pymc_extras.prior import Prior

def infinite_returns(x, b):
    return b * x

class InfiniteReturns(SaturationTransformation):
    lookup_name = "infinite_returns"
    function = infinite_returns
    default_priors = {"b": Prior("HalfNormal")}

Haga uso de las capacidades de representación gráfica para comprender la transformación y sus priors.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

saturation = InfiniteReturns()

rng = np.random.default_rng(0)

prior = saturation.sample_prior(random_seed=rng)
curve = saturation.sample_curve(prior)
saturation.plot_curve(curve, random_seed=rng)
plt.show()

Métodos

`SaturationTransformation.__init__`([priors, ...])
`SaturationTransformation.apply`(x, *[, dims, ...])	Llamar dentro de un contexto de modelo.
`SaturationTransformation.plot_curve`(curva[, ...])	Trazar curva HDI y muestras.
`SaturationTransformation.plot_curve_hdi`(curva)	Trace el IDH de la curva.
`SaturationTransformation.plot_curve_samples`(curva)	Trazar muestras de la curva.
`SaturationTransformation.sample_curve`([...])	Muestre la curva de la transformación de saturación dadas las parámetros.
`SaturationTransformation.sample_prior`([coords])	Muestree las distribuciones previas para la transformación.
`SaturationTransformation.set_dims_for_all_priors`(dims)	Establezca las dimensiones para todos los antecedentes.
`SaturationTransformation.to_dict`()	Convierte la transformación a un diccionario.
`SaturationTransformation.update_priors`(priors)	Actualice los priors para una función después de la inicialización.
`SaturationTransformation.with_default_prior_dims`(dims)	Return a copy with default prior dims (dims=None) set to `dims` instead.
`SaturationTransformation.with_updated_priors`(priors)	Return a copy with updated priors.

Atributos

`combined_dims`	Obtenga las dimensiones combinadas para todos los parámetros.
`function_priors`	Obtenga los antecedentes para la función.
`model_config`	Mapeo del nombre de la variable a la prior para el modelo.
`prefix`
`priors`	Obtenga los antecedentes para la función.
`variable_mapping`	Mapeo del nombre del parámetro al nombre de la variable en el modelo.
`default_priors`
`function`
`lookup_name`