Escalado#

class pymc_marketing.mmm.scaling.Scaling(**data)[fuente]#

Configuración de escalado para el MMM.

Ejemplos

Escalar la variable objetivo por el valor máximo por grupo de “DMA”

from pymc_marketing.mmm.multidimensional import Scaling

scaling = Scaling(
    **{
        "target": {
            "method": "max",
            # Exclude 'DMA' from dims here.
            "dims": (),
        },
    }
)

Métodos

`Scaling.__init__`(**data)	Cree un nuevo modelo analizando y validando los datos de entrada de los argumentos de palabra clave.
`Scaling.construct`([_fields_set])
`Scaling.copy`(*[, incluir, excluir, actualizar, profundo])	Devuelve una copia del modelo.
`Scaling.dict`(*[, incluir, excluir, ...])
`Scaling.from_orm`(obj)
`Scaling.json`(*[, incluir, excluir, ...])
`Scaling.model_construct`([_fields_set])	Crea una nueva instancia de la clase `Model` con datos validados.
`Scaling.model_copy`(*[, actualizar, profundo])	!!! abstract "Documentación de Uso"
`Scaling.model_dump`(*[, modo, incluir, ...])	!!! abstract "Documentación de Uso"
`Scaling.model_dump_json`(*[, indent, ...])	!!! abstract "Documentación de Uso"
`Scaling.model_json_schema`([por_alias, ...])	Genera un esquema JSON para una clase de modelo.
`Scaling.model_parametrized_name`(params)	Calcule el nombre de la clase para parametrizaciones de clases genéricas.
`Scaling.model_post_init`(context, /)	Sobrescriba este método para realizar una inicialización adicional después de `__init__` y `model_construct`.
`Scaling.model_rebuild`(*[, fuerza, ...])	Intente reconstruir el esquema de pydantic-core para el modelo.
`Scaling.model_validate`(obj, *[, estricto, ...])	Valide una instancia de modelo pydantic.
`Scaling.model_validate_json`(json_data, *[, ...])	!!! abstract "Documentación de Uso"
`Scaling.model_validate_strings`(obj, *[, ...])	Valide el objeto dado con datos de cadena contra el modelo de Pydantic.
`Scaling.parse_file`(ruta, *[, tipo_de_contenido, ...])
`Scaling.parse_obj`(obj)
`Scaling.parse_raw`(b, *[, tipo_de_contenido, ...])
`Scaling.schema`([por_alias, ref_template])
`Scaling.schema_json`(*[, por_alias, ref_template])
`Scaling.update_forward_refs`(**localns)
`Scaling.validate`(valor)

Atributos

`model_computed_fields`
`model_config`	Configuración para el modelo, debe ser un diccionario que cumpla con [`ConfigDict`][pydantic.config.ConfigDict].
`model_extra`	Obtener campos adicionales establecidos durante la validación.
`model_fields`
`model_fields_set`	Devuelve el conjunto de campos que han sido establecidos explícitamente en esta instancia del modelo.
`target`
`channel`