meridian.analysis.visualizer.ModelDiagnostics

মেরিডিয়ান মডেল ফিটিং থেকে মডেল ডায়াগনস্টিক প্লট তৈরি করে। 

meridian.analysis.visualizer.ModelDiagnostics(
    meridian: meridian.model.model.Meridian
)

পদ্ধতি

plot_prior_and_posterior_distribution

উৎস দেখুন

plot_prior_and_posterior_distribution(
    parameter: str = 'roi_m',
    num_geos: int = 3,
    selected_times: (list[str] | None) = None
) -> (alt.Chart | alt.FacetChart)

একটি মডেল প্যারামিটারের জন্য প্লট পূর্ব এবং পরবর্তী বন্টন।

আর্গস
parameter প্লট করার জন্য মডেল প্যারামিটারের নাম। ডিফল্টরূপে, ROI প্যারামিটার দেখানো হয় যদি একটি নাম নির্দিষ্ট করা না থাকে।
num_geos ভূ-স্তরের পরামিতিগুলির জন্য প্লটে দেখানোর জন্য জনসংখ্যা অনুসারে বৃহত্তম জিওর সংখ্যা৷ ডিফল্টরূপে, শুধুমাত্র শীর্ষ তিনটি বৃহত্তম জিও দেখানো হয়৷
selected_times সময়-স্তরের পরামিতিগুলির জন্য প্লট করার জন্য নির্দিষ্ট সময়কালের তালিকা। এই সময়গুলি ডেটা থেকে সময়কালের সাথে মেলে। ডিফল্টরূপে, প্রথম তিনটি সময়কাল প্লট করা হয়।

রিটার্নস
পরামিতি বিতরণ দেখানো একটি Altair প্লট.

বাড়ায়
NotFittedModelError মডেলটি লাগানো হয়নি।
ValueError একটি parameter একটি মেরিডিয়ান মডেল প্যারামিটার নয়।

plot_rhat_boxplot

উৎস দেখুন

plot_rhat_boxplot() -> alt.Chart

R- হ্যাট বক্স প্লট প্লট.

প্রতিটি মডেল প্যারামিটারের জন্য একটি একক R- হ্যাট মান আছে। বক্স প্লটটি সূচক জুড়ে আর-হ্যাট মানগুলির বন্টনের সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, beta_gm এর সাথে সম্পর্কিত বক্সটি জিও ইনডেক্স g এবং চ্যানেল সূচক m উভয় জুড়ে R-হ্যাট মানগুলির বন্টনের সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেয়।

আর-হ্যাট এমন কোনো প্যারামিটারের জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয় না যার নির্ধারক পূর্ববর্তী আছে, তাই এই পরামিতিগুলি বক্সপ্লটে দেখানো হয় না।

রিটার্নস
একটি আলটেয়ার প্লট প্রতি প্যারামিটারে R-হ্যাট বক্সপ্লট দেখাচ্ছে।

বাড়ায়
NotFittedModelError মডেলটি লাগানো হয়নি।
MCMCSamplingError MCMC স্যাম্পলিং একত্রিত হয়নি।

predictive_accuracy_table

উৎস দেখুন

predictive_accuracy_table(
    selected_geos: (Sequence[str] | None) = None,
    selected_times: (Sequence[str] | None) = None,
    column_var: (str | None) = None,
    batch_size: int = c.DEFAULT_BATCH_SIZE
) -> pd.DataFrame

ডেটাফ্রেমের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা প্রদর্শন করে।

আর্গস
selected_geos অন্তর্ভুক্ত করার জন্য জিও মাত্রার একটি উপসেটের ঐচ্ছিক তালিকা। ডিফল্টরূপে, সমস্ত জিও অন্তর্ভুক্ত করা হয়। meridian.InputData থেকে জিও ডাইমেনশনের নামের সাথে মেলে থাকা উচিত। selected_geos বা n_top_largest_geos সেট করুন, উভয় সেট করবেন না।
selected_times অন্তর্ভুক্ত করার জন্য সময়ের মাত্রার একটি উপসেটের ঐচ্ছিক তালিকা। ডিফল্টরূপে, সব সময় অন্তর্ভুক্ত করা হয়. সময় অবশ্যই meridian.InputData থেকে সময়ের মাত্রার সাথে মেলে।
column_var ঐচ্ছিক স্ট্রিং যা metric , geo_granularity বা evaluation_set দ্বারা টেবিলটিকে পিভট করতে হবে কিনা তা নির্দেশ করে। ডিফল্টরূপে, column_var=None নির্দেশ করে যে metric , geo_granularity এবং value ( evaluation_set সহ যখন holdout_id None নয় ) কলামগুলি ফিরে আসা আনপিভোটেড ডেটাফ্রেমে প্রদর্শিত হয়।
batch_size পূর্ণসংখ্যা প্রতিটি ব্যাচে চেইন প্রতি সর্বাধিক ড্র সংখ্যা প্রতিনিধিত্ব করে। মেমরি ক্লান্তি এড়াতে গণনাটি ব্যাচে চালানো হয়। যদি একটি মেমরি ত্রুটি ঘটে, batch_size কমানোর চেষ্টা করুন। বৃহত্তর batch_size মান সহ গণনাটি সাধারণত দ্রুততর হবে।

রিটার্নস
গণনা করা R_Squared , MAPE এবং wMAPE মান ধারণকারী একটি ডেটাফ্রেম। holdout_id বিদ্যমান থাকলে, ডেটা Train , Test , এবং All Data সাবসেকশনে বিভক্ত করা হয় এবং ডেটাসেট থেকে ডেটাফ্রেমে রূপান্তরের একটি কলাম হিসাবে evaluation_set অন্তর্ভুক্ত করা হয়।