meridian.model.adstock_hill.AdstockTransformer

Menghitung transformasi Adstock media.

Mewarisi Dari: AdstockHillTransformer

meridian.model.adstock_hill.AdstockTransformer(
    alpha: tf.Tensor, max_lag: int, n_times_output: int
)

alpha Tensor parameter alpha yang mengambil nilai ≥ [0, 1) dengan dimensi [..., n_media_channels]. Dimensi batch (...) adalah opsional. Perhatikan bahwa alpha = 0 diizinkan, sehingga Anda dapat menaruh massa titik sebelum nol (sebenarnya tidak ada Adstock). Namun, alpha = 1 tidak diizinkan karena rumus jumlah geometri tidak ditentukan, dan bukan alasan praktis untuk memiliki massa titik pada alpha = 1.
max_lag Bilangan bulat yang menunjukkan jumlah maksimum periode jeda (≥ 0) untuk disertakan dalam penghitungan Adstock.
n_times_output Bilangan bulat yang menunjukkan jumlah periode waktu yang disertakan pada tensor output. Tidak boleh melebihi jumlah jangka waktu media, misalnya media.shape[-2]. Jangka waktu output sesuai dengan jangka waktu terbaru dari argumen media. Sebagai contoh, media[..., -n_times_output:, :] mewakili media pelaksanaan minggu output.

Metode

forward

Lihat sumber

forward(
    media: tf.Tensor
) -> tf.Tensor

Menghitung transformasi Adstock dari tensor media tertentu.

Untuk geografis g, jangka waktu t, dan saluran media m, Adstock dihitung sebagai adstock_{g,t,m} = sum_{i=0}^max_lag media_{g,t-i,m} alpha^i.

Args
media Tensor nilai media dengan dimensi [..., n_geos, n_media_times, n_media_channels]. Dimensi batch (...) adalah opsional, tetapi jika dimensi batch disertakan, dimensi tersebut harus sesuai dengan dimensi batch alpha. Media tidak harus memiliki batch dimensi meskipun alpha berisi dimensi batch.

Hasil
Tensor dengan dimensi [..., n_geos, n_times_output, n_media_channels] yang mewakili media yang ditransformasi Adstock.