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Numerical Instability in Tests

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
testing-qa

Línea de trabajo

Start with TestLaplaceDistribution.test_check_statistics_for_geo_unit_values and reproduce the failure in CI or the reported test environment. Investigate the sampling statistics and assertion tolerance; done means the test no longer flakes or fails while preserving meaningful checks for the Laplace distribution.

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

Descripción

Type: Bug :bug:

Description

I have noticed one of the tests flaps and sometimes fails, I guess its due to some numerical instability?
https://github.com/OpenMined/PyDP/runs/2679233108?check_suite_focus=true

Screen Shot 2021-05-27 at 12 21 47 pm 
______ TestLaplaceDistribution.test_check_statistics_for_geo_unit_values _______
[gw1] linux -- Python 3.6.13 /home/runner/.cache/pypoetry/virtualenvs/pydp-KC8mieZ4-py3.6/bin/python

self = <test_distributions.TestLaplaceDistribution object at 0x7fe191d630b8>

    def test_check_statistics_for_geo_unit_values(self):
    
        ld = LaplaceDistribution(epsilon=1.0, sensitivity=1.0)
        samples = [ld.sample(scale=1.0) for _ in range(k_num_geometric_samples)]
        mean = dp.util.mean(samples)
        var = dp.util.variance(samples)
    
        assert expect_near(0.0, mean, 0.01)
        assert expect_near(2.0, var, 0.1)
        assert expect_near(0.0, skew(samples, mean, math.sqrt(var)), 0.1)
>       assert expect_near(3.0, kurtosis(samples, mean, var), 0.1)
E       assert False
E        +  where False = expect_near(3.0, 3.1097853317836956, 0.1)
E        +    where 3.1097853317836956 = kurtosis([-0.18739762318364228, 0.19336953977835947, 2.2439366761800557, -0.120824026083028, 0.3653907802163303, 2.181137632465834, ...], 0.00018447984155104587, 2.0099539175529073)

How to Reproduce

See CI

Expected Behavior

Not failing.

Screenshots

See above

System Information

See Link

Additional Context

See above link

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
550
Forks
142
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

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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