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Génère des graphiques d'ajustement du modèle à partir de l'ajustement du modèle Meridian.
meridian.analysis.visualizer.ModelFit(
meridian: meridian.model.model.Meridian,
confidence_level: float = c.DEFAULT_CONFIDENCE_LEVEL
)
Calcule le résultat attendu par rapport au résultat réel avec le niveau de confiance au fil du temps, et génère des graphiques pour comparer les valeurs.
Méthodes
plot_model_fit
plot_model_fit(
selected_times: (Sequence[str] | None) = None,
selected_geos: (Sequence[str] | None) = None,
n_top_largest_geos: (int | None) = None,
show_geo_level: bool = False,
include_baseline: bool = True,
include_ci: bool = True
) -> alt.Chart
Représente le résultat attendu par rapport à l'impact réel au fil du temps.
| Args | |
|---|---|
selected_times
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Liste facultative d'un sous-ensemble de dimensions temporelles à inclure.
Par défaut, toutes les heures sont incluses. Les heures doivent correspondre aux dimensions temporelles de meridian.InputData.
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selected_geos
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Liste facultative d'un sous-ensemble de dimensions géographiques à inclure. Par défaut, toutes les zones géographiques sont incluses. Les zones géographiques doivent correspondre aux noms des dimensions géographiques de meridian.InputData. Définissez selected_geos ou n_top_largest_geos, mais pas les deux.
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n_top_largest_geos
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Nombre facultatif de zones géographiques les plus importantes en fonction de la population à inclure. Par défaut, toutes les zones géographiques sont incluses. Définissez selected_geos ou n_top_largest_geos, mais pas les deux.
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show_geo_level
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Si la valeur est True, représente les données au niveau des zones géographiques plutôt qu'au niveau national. Disponible uniquement si selected_geos ou n_top_largest_geos est fourni.
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include_baseline
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Si la valeur est True, le résultat de référence attendu est affiché sans aucune exécution média.
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include_ci
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Si la valeur est True, les intervalles crédibles du résultat attendu s'affichent.
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| Renvoie | |
|---|---|
| Un graphique Altair illustrant l'ajustement du modèle. |
update_confidence_level
update_confidence_level(
confidence_level: float
)
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