get_fit: 重复随机试验计算最优参数

In catlain/LTV:

重复随机试验计算最优参数

Description

通过重复猜测环比参数，固定测试时间窗口的方式逐步计算测试日期内的预测结果与实际DAU的差异，得到最优的参数组合。

Usage

get_fit(
  no_cores,
  file_name = "Data/info.csv",
  times = 50000,
  train_cr = 0.8,
  diff_days = 30,
  start = 0.3,
  prediction_retain_one = 0.33,
  max = 0.99999,
  smooth = FALSE,
  csv = FALSE
)

Arguments

no_cores:	并行任务时，可用的cpu核数，通过 parallel::detectCores 取得目前总核心数 -1 得到。
file_name:	用来拟合的文件，包含真实DAU、DNU、次日留存等。默认 "Data/info.csv"
times:	暴力预测次数，默认50000
train_cr:	全部真实数据中用来做为训练的比例。默认0.8
diff_days:	用于计算拟合差异的天数，从训练日最后一日倒推，对越近期的拟合成绩越看重。默认30
start:	随机获得参数时，新用户留存参数的下限，即第一个参数–第3、4日对次日的环比系数–的下限。默认0.3
max:	随机获得参数时，参数的上限，包括360日及以上新用户留存和老用户留存。默认0.9999
smooth:	是否使用时序分析包(forecast)获取趋势，目前只支持排除7日(周)影响。默认FALSE
csv:	是否输出结果到csv文件，分别为预测结果(prediction_.csv)和参数(parameter_.csv)。默认FALSE

Value

无返回值

Examples

get_fit()

catlain/LTV documentation built on March 14, 2023, 8:17 a.m.