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meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer
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Aplica transformações de centralização e escalonamento a um tensor.
Herda de: TensorTransformer
meridian.model.transformers.CenteringAndScalingTransformer(
tensor: tf.Tensor,
population: tf.Tensor,
population_scaling_id: (tf.Tensor | None) = None
)
Essa classe transforma um tensor para que cada variável tenha média zero e desvio padrão um. Opcionalmente, cada variável pode ser ajustada pela população antes que as transformações de centralização e escalonamento sejam aplicadas. A classe armazena a média e o desvio padrão de cada variável.
Args |
|---|
tensor
|
Um tensor de dimensão (n_geos, n_times, n_channel) usado para calcular as médias e os desvios padrão.
|
population
|
Um tensor de dimensão (n_geos,) que contém a população de cada região geográfica, usado para calcular os fatores de escalonamento.
|
population_scaling_id
|
Um tensor booleano opcional de dimensão (n_channels,) que indica para quais variáveis o valor será ajustado pela população. |
Métodos
forward
Ver código-fonte
forward(
tensor: tf.Tensor
) -> tf.Tensor
Aumenta um tensor usando os coeficientes armazenados.
inverse
Ver código-fonte
inverse(
tensor: tf.Tensor
) -> tf.Tensor
Reduz um tensor usando os coeficientes armazenados.
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Última atualização 2025-01-25 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-01-25 UTC."],[],["This content describes a `CenteringAndScalingTransformer` class that transforms a tensor by centering (mean zero) and scaling (standard deviation one) its variables. It takes a tensor, population data, and an optional population scaling ID as input. The class stores the mean and standard deviation. It has two main methods: `forward`, which applies the scaling to a tensor, and `inverse`, which reverses the scaling using the stored coefficients. The transformations can be applied channel-wise with the `population_scaling_id`.\n"],null,[]]
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