meridian.model.media.RfTensors

Contenedor para tensores de medios de alcance y frecuencia (RF).

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
)

reach Es un tensor creado a partir de InputData.reach.
frequency Es un tensor creado a partir de InputData.frequency.
rf_spend Tensor creado a partir de InputData.rf_spend.
reach_transformer Es un MediaTransformer que permite ajustar los tensores de RF con los datos de RF del modelo.
reach_scaled Es un tensor de alcance normalizado según la población y la mediana.
reach_counterfactual Es un tensor de alcance con valores contrafactuales de los medios. Si se utilizan distribuciones a priori del ROI, el ROI de los canales de R&F se basa en la diferencia de ventas esperadas entre el tensor reach y este tensor reach_counterfactual.
reach_counterfactual_scaled Es un tensor de alcance con valores contrafactuales ajustados de los medios.
rf_spend_counterfactual Es un tensor de alcance con valores contrafactuales de la inversión en los medios. Si se utilizan distribuciones a priori del ROI, el ROI de los canales de R&F se basa en la diferencia de inversión entre el tensor rf_spend y este tensor rf_spend_counterfactual.

Métodos

__eq__

__eq__(
    other
)

Devuelve self==value.

frequency None
reach None
reach_counterfactual None
reach_counterfactual_scaled None
reach_scaled None
reach_transformer None
rf_spend None
rf_spend_counterfactual None