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meridian.analysis.visualizer.ModelFit
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
根据 Meridian 模型拟合生成模型拟合图表。
meridian.analysis.visualizer.ModelFit(
meridian: meridian.model.model.Meridian
,
confidence_level: float = c.DEFAULT_CONFIDENCE_LEVEL
)
计算不同时间的预期结果与实际结果以及相应的置信度,并绘制图表来比较这些值。
实参 |
meridian
|
媒体组合模型,其中有来自模型拟合的原始数据。
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confidence_level
|
预期结果可信区间的置信度,以介于 0 到 1 之间的数值表示。默认值为 0.9 。
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属性 |
model_fit_data
|
用于保存不同时间的预期结果、实际结果和基准结果的数据集。
该数据集包含以下内容:
- 坐标:
geo 、time 、metric (mean 、ci_hi 、ci_lo )
- 数据变量:
expected 、baseline 、actual (结果)
|
方法
plot_model_fit
查看源代码
plot_model_fit(
selected_times: (Sequence[str] | None) = None,
selected_geos: (Sequence[str] | None) = None,
n_top_largest_geos: (int | None) = None,
show_geo_level: bool = False,
include_baseline: bool = True,
include_ci: bool = True
) -> alt.Chart
绘制不同时间的预期结果与实际结果。
实参 |
selected_times
|
可选列表,包含要纳入的一部分时间维度。默认纳入所有时间。这些时间应与 meridian.InputData 中的时间维度相匹配。
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selected_geos
|
可选列表,包含要纳入的一部分地理位置维度。默认纳入所有地理位置。这些地理位置应与 meridian.InputData 中的地理位置维度名称相匹配。请在 selected_geos 和 n_top_largest_geos 中选择一个进行设置,请勿同时设置这两个实参。
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n_top_largest_geos
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(可选)要纳入的人口最多的地理位置数量。默认纳入所有地理位置。请在 selected_geos 和 n_top_largest_geos 中选择一个进行设置,请勿同时设置这两个实参。
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show_geo_level
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如果值为 True ,则会在地理位置级别上进行绘制,而不是在国家级别上。仅在已提供 selected_geos 或 n_top_largest_geos 的情况下才可用。
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include_baseline
|
如果值为 True ,则会显示未执行任何媒体时的预期基准结果。
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include_ci
|
如果值为 True ,则会显示预期结果的可信区间。
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update_confidence_level
查看源代码
update_confidence_level(
confidence_level: float
)
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最后更新时间 (UTC):2025-01-25。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2025-01-25。"],[],["The `ModelFit` class generates plots comparing expected versus actual outcomes from a Meridian model. It calculates these values, along with confidence intervals, over time. Key actions include initializing with a Meridian model and a confidence level, then generating the plot using `plot_model_fit`. This method allows selecting specific time periods and geographic regions, displaying the geo level, and optionally including baseline outcomes and confidence intervals. It returns an Altair plot. The confidence level can be updated through `update_confidence_level`. The `model_fit_data` attribute contains the relevant datasets.\n"],null,[]]