adstock_retrasado

pymc_marketing.mmm.transformers.delayed_adstock(x, alpha=0.0, theta=0, *, l_max=12, normalize=False, dim, mode=ConvMode.After)

Transformación de adstock retrasada.

Esta transformación es similar a la transformación adstock geométrica, pero permite un pico retrasado del efecto. Se asume que el pico ocurre en theta.

(Source code)

Parámetros:

xtensor

Tensor de entrada.

alpha : float, por defecto 0.0python:float, por defecto 0.0

Tasa de retención del efecto del anuncio. Debe estar entre 0 y 1.

theta : float, por defecto 0python:float, por defecto 0

Retraso del efecto máximo. Debe estar entre 0 y l_max - 1.

l_max : int, por defecto 12python:int, por defecto 12

Duración máxima del efecto de arrastre.

normalizar : bool, por defecto Falsebool, por defecto python:False

Si se deben normalizar los pesos.

eje : intint

El eje de x a lo largo del cual aplicar la convolución

modo : ConvMode, opcionalConvMode, opcional

El modo de convolución determina cómo se aplica la convolución en los límites de la señal de entrada, denotada como «x.» El modo predeterminado es ConvMode.After.

• ConvMode.After: Aplica la convolución con el efecto «Adstock», resultando en un efecto de decaimiento en el tiempo.

• ConvMode.Before: Aplica la convolución con el efecto «Emoción», creando un efecto de anticipación

  similar al factor wow.

• ConvMode.Overlap: Aplica la convolución con efectos de «Pull-Forward» y «Pull-Backward».

  donde el efecto se superpone con los elementos precedentes y sucesivos.

Devoluciones:

tensor

Tensor transformado.

Referencias

[1]

Jin, Yuxue, et al. «Métodos bayesianos para la modelización de mezcla de medios con efectos de arrastre y forma.» (2017).