新しく開設された
Discord コミュニティに参加して、リアルタイムのディスカッション、ユーザー同士のサポート、メリディアン チームとの直接の交流をお楽しみください。
meridian.model.knots.l1_distance_weights
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
各期間のノットにおける重みを計算します。
meridian.model.knots.l1_distance_weights(
n_times: int, knot_locations: np.ndarray[int, np.dtype[int]]
) -> np.ndarray
2 つの隣接するノットは、特定の期間の重みの推定値に影響します。2 つの隣接するノットが期間の重みに与える影響の大きさは、その期間との距離(L1 距離)によって決まります。あるタイムポイントがノットと同じ位置にある場合は、そのノットに 100% の重みが付与されます。あるタイムポイントがノットの範囲外にある場合、最も近いエンドポイントのノットに 100% の重みが与えられます。
この関数は、傾向と季節性のモデル化に使われる重みの (n_knots, n_times)
配列を計算します。ある特定の時間において、この配列は 2 つのゼロでない重みを含みます。それらの重みは、その時間から隣接するノットまでの L1 距離に反比例します。その 2 つの重みは、合計が 1 になるように正規化されます。
引数 |
n_times
|
タイムポイントの数。 |
knot_locations
|
0, 1, 2,..., (n_times-1) 内のノットの位置。 |
戻り値 |
各期間においてノット全体の合計が 1 になるような値を持つ、ディメンションが (n_knots, n_times) の重み配列。 |
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-01-25 UTC。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["必要な情報がない","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["複雑すぎる / 手順が多すぎる","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["最新ではない","outOfDate","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["サンプル / コードに問題がある","samplesCodeIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-01-25 UTC。"],[],["The `l1_distance_weights` function calculates weights for each time period based on neighboring knots. It outputs a `(n_knots, n_times)` array, where each time period's weight is influenced by the two closest knots. Weights are inversely proportional to the L1 distance from the time period to the knots and normalized to sum to 1. If a time point is at a knot, that knot gets 100% weight; outside the knot range, the nearest endpoint knot gets 100%.\n"],null,[]]