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

इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है.

meridian.model.media.RfTensors

GitHub पर सोर्स देखें

रीच और फ़्रीक्वेंसी (RF) मीडिया टेंसर के लिए कंटेनर.

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
)

विशेषताएं
`reach`	`InputData.reach` से बनाया गया टेंसर.
`frequency`	`InputData.frequency` से बनाया गया टेंसर.
`rf_spend`	`InputData.rf_spend` से बनाया गया टेंसर.
`reach_transformer`	मॉडल के आरएफ़ डेटा का इस्तेमाल करके, आरएफ़ टेंसर को स्केल करने के लिए `MediaTransformer`.
`reach_scaled`	जनसंख्या और मीडियन वैल्यू के हिसाब से सामान्य किया गया रीच टेंसर.
`reach_counterfactual`	मीडिया की काउंटरफ़ैक्टुअल वैल्यू वाला रीच टेंसर. अगर पहले से तय आरओआई का इस्तेमाल किया जाता है, तो आरएंडए चैनलों का आरओआई, `reach` टेंसर और इस `reach_counterfactual` टेंसर के बीच बिक्री के अनुमानित अंतर पर आधारित होता है.
`reach_counterfactual_scaled`	मीडिया के काउंटरफ़ैक्टुअल स्केल की गई वैल्यू वाला रीच टेंसर.
`rf_spend_counterfactual`	मीडिया खर्च की काउंटरफ़ैक्टुअल वैल्यू वाला रीच टेंसर. अगर आरओआई के पूर्वानुमान का इस्तेमाल किया जाता है, तो आरएंडएफ़ चैनलों का आरओआई, `rf_spend` टेंसर और इस `rf_spend_counterfactual` टेंसर के बीच खर्च के अंतर पर आधारित होता है.

तरीके

`eq`

__eq__(
    other
)

self==value दिखाता है.

क्लास वैरिएबल
फ़्रीक्वेंसी	`None`
reach	`None`
reach_counterfactual	`None`
reach_counterfactual_scaled	`None`
reach_scaled	`None`
reach_transformer	`None`
rf_spend	`None`
rf_spend_counterfactual	`None`

विशेषताएं

तरीके

__eq__

क्लास वैरिएबल

`eq`