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meridian.model.adstock_hill.AdstockTransformer

Calcula a transformação de Adstock da mídia.

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

Args
`alpha`	Tensor de parâmetros `alpha` que assume valores ≥ `[0, 1)` com dimensões `[..., n_media_channels]`. As dimensões do lote `(...)` são opcionais. Como `alpha = 0` é permitido, é possível colocar uma distribuição a priori de massa de pontos em zero (sem Adstock). No entanto, `alpha = 1` não é permitido porque a fórmula da soma geométrica não está definida e não há um motivo prático para ter uma massa de pontos em `alpha = 1`.
`max_lag`	Número inteiro que indica a quantidade máxima de períodos de atraso (≥ `0`) a serem incluídos no cálculo de Adstock.
`n_times_output`	Número inteiro que indica a quantidade de períodos de tempo a serem incluídos no tensor de saída. Não pode exceder o número de períodos do argumento de mídia, por exemplo, `media.shape[-2]`. Os períodos de saída correspondem aos mais recentes do argumento de mídia. Por exemplo, `media[..., -n_times_output:, :]` representa a execução da média das semanas de saída.

Métodos

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

Calcula a transformação de Adstock de um tensor media específico.

Para a região g, o período t e o canal de mídia m, o Adstock é calculado como adstock_{g,t,m} = sum_{i=0}^max_lag media_{g,t-i,m} alpha^i.

Args
`media`	Tensor de valores de mídia com dimensões `[..., n_geos, n_media_times, n_media_channels]`. As dimensões de lote `(...)` são opcionais, mas precisam corresponder às dimensões de lote de `alpha`, caso sejam incluídas. A mídia não precisa ter dimensões de lote, mesmo que `alpha` tenha.

Retorna
Tensor com dimensões `[..., n_geos, n_times_output, n_media_channels]` que representam mídia transformada por Adstock.