meridian.model.adstock_hill.AdstockTransformer

คำนวณการแปลง Adstock ของสื่อ

รับค่าจาก: AdstockHillTransformer

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

alpha Tensor ของพารามิเตอร์ alpha ที่รับค่า ≥ [0, 1) ที่มี มิติข้อมูล [..., n_media_channels] มิติข้อมูลกลุ่ม (...) คือ ไม่บังคับ โปรดทราบว่า alpha = 0 ได้รับอนุญาต คุณจึงใส่ มวลจุดก่อนหน้าที่ศูนย์ (ไม่มี Adstock) อย่างไรก็ตาม alpha = 1 ไม่ได้รับอนุญาต เนื่องจากไม่ได้กำหนดสูตรผลรวมทางเรขาคณิต และ ไม่มีเหตุผลเชิงปฏิบัติที่จะมีมวลของจุดที่ alpha = 1
max_lag จำนวนเต็มที่ระบุจำนวนช่วงเวลาหน่วงสูงสุด (≥ 0) ถึง รวมในการคำนวณ Adstock
n_times_output จำนวนเต็มที่ระบุจำนวนระยะเวลาที่จะรวม ใน Tensor เอาต์พุต ต้องไม่เกินจำนวนช่วงเวลาของ อาร์กิวเมนต์สื่อ เช่น media.shape[-2] ระยะเวลาของเอาต์พุต จะสอดคล้องกับระยะเวลาล่าสุดของอาร์กิวเมนต์สื่อ สำหรับ ตัวอย่างเช่น media[..., -n_times_output:, :] แสดงถึงสื่อ ของสัปดาห์เอาต์พุต

เมธอด

forward

ดูแหล่งที่มา

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

คำนวณการแปลง Adstock ของ tensor ของ media ที่ระบุ

สำหรับgทางภูมิศาสตร์ ช่วงเวลาt และช่องทางสื่อm จะมีการคำนวณ Adstock ในชื่อ adstock_{g,t,m} = sum_{i=0}^max_lag media_{g,t-i,m} alpha^i

อาร์กิวเมนต์
media Tensor ของค่าสื่อที่มีมิติข้อมูล [..., n_geos, n_media_times, n_media_channels] มิติข้อมูลกลุ่ม (...) คือ ไม่บังคับ แต่หากรวมมิติข้อมูลแบบกลุ่ม มิติข้อมูลนั้นต้องตรงกับ กลุ่มขนาด alpha สื่อไม่จำเป็นต้องมีกลุ่ม มิติข้อมูลแม้ว่า alpha จะมีมิติข้อมูลแบบกลุ่มก็ตาม

การคืนสินค้า
Tensor ที่มีมิติข้อมูล [..., n_geos, n_times_output, n_media_channels] แสดงถึงสื่อที่เปลี่ยนรูปแบบของ Adstock