Interface for counterfactual prediction

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
api, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza revisando la funcionalidad predictiva integrada de NumPyro y la interfaz de predicción de epidemia enlazada, junto con el ejemplo. Aclara si PyRenew debe admitir pronósticos más largos y covariables modificadas mediante newdata, y después define la interfaz y sus criterios de finalización con los mantenedores del proyecto.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

pyrenew

May be out of scope for this project (or just for now), but @SamuelBrand1 points us to epidemia's interface for counterfactuals, which I think is cool. This is somewhat straightforward to implement, as we can build off of the built-in numpyro predictive functionality, but we would need to think about the interface.

I like the epidemia interface for prediction/counterfactual: https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/reference/posterior_predict.epimodel.html .
The tl; dr explanation is they fit an object (which contains posterior draws for the params) and then passing newdata can create forecasts (by being longer) and/or counterfactuals (by having different covariates like an earlier lockdown). Its demoed here, https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/articles/europe-covid.html .

Originally posted by @SamuelBrand1 in https://github.com/CDCgov/multisignal-epi-inference/issues/169#issuecomment-2191161181

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
30
Forks
11
Merge medio
6 d 20 h
PR fusionados (30 d)
5

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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