Join the newly launched Discord community for real-time discussions, peer support, and direct interaction with the Meridian team!

এই পৃষ্ঠাটি Cloud Translation API অনুবাদ করেছে।

meridian.model.media.RfTensors

GitHub-এ উৎস দেখুন

রিচ এবং ফ্রিকোয়েন্সি (RF) মিডিয়া মান টেনসরের জন্য ধারক।

meridian.model.media.RfTensors(
    reach: (tf.Tensor | None) = None,
    frequency: (tf.Tensor | None) = None,
    rf_spend: (tf.Tensor | None) = None,
    reach_transformer: (meridian.model.transformers.MediaTransformer | None) = None,
    reach_scaled: (tf.Tensor | None) = None,
    reach_counterfactual: (tf.Tensor | None) = None,
    reach_counterfactual_scaled: (tf.Tensor | None) = None,
    rf_spend_counterfactual: (tf.Tensor | None) = None
)

গুণাবলী
`reach`	`InputData.reach` থেকে নির্মিত একটি টেনসর।
`frequency`	`InputData.frequency` থেকে নির্মিত একটি টেনসর।
`rf_spend`	`InputData.rf_spend` থেকে নির্মিত একটি টেনসর।
`reach_transformer`	মডেলের আরএফ ডেটা ব্যবহার করে আরএফ টেনসর স্কেল করার জন্য একটি `MediaTransformer` ।
`reach_scaled`	একটি পৌঁছানোর টেনসর জনসংখ্যা এবং মধ্যম মান দ্বারা স্বাভাবিক করা হয়।
`reach_counterfactual`	মিডিয়া কাউন্টারফ্যাকচুয়াল মান সহ একটি পৌঁছানোর টেনসর। যদি ROI priors ব্যবহার করা হয়, তাহলে R&F চ্যানেলগুলির ROI `reach` টেনসর এবং এই `reach_counterfactual` টেনসরের মধ্যে প্রত্যাশিত বিক্রয়ের পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে।
`reach_counterfactual_scaled`	মিডিয়া কাউন্টারফ্যাকচুয়াল স্কেল করা মান সহ একটি পৌঁছানোর টেনসর।
`rf_spend_counterfactual`	মিডিয়া খরচ কাউন্টারফ্যাকচুয়াল মান সহ একটি পৌঁছানোর টেনসর। যদি ROI priors ব্যবহার করা হয়, তাহলে R&F চ্যানেলগুলির ROI `rf_spend` টেনসর এবং এই `rf_spend_counterfactual` টেনসরের মধ্যে ব্যয়ের পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে।

পদ্ধতি

`eq`

__eq__(
    other
)

স্ব== মান ফেরত দিন।

ক্লাস ভেরিয়েবল
ফ্রিকোয়েন্সি	`None`
নাগাল	`None`
পৌঁছানোর_প্রতিপক্ষ	`None`
পৌঁছানো	`None`
পৌঁছানোর_স্কেল	`None`
পৌঁছানোর_ট্রান্সফরমার	`None`
rf_spend	`None`
rf_spend_counterfactual	`None`

গুণাবলী

পদ্ধতি

__eq__

ক্লাস ভেরিয়েবল

`eq`