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Using kfold for model selection after splitting by groups

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
r

Línea de trabajo

Comienza con el archivo de muestra adjunto rstanarm_logistic_hier_test.txt y la línea 83; luego reproduce las llamadas a kfold_split_grouped y kfold usando tres núcleos y un núcleo. Compara el error en paralelo relacionado con n_chains con la ejecución exitosa en un solo núcleo; se considera terminado cuando la selección de modelos k-fold agrupada se ejecuta correctamente con varios núcleos.

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

Descripción

Using packages rstanarm and loo to run a logistic regression with four different intercepts and univariate slope hierarchical by individual, then using k-fold leave-one-group-out for model selection (kfold_split_grouped, then kfold). I get the same error when running the kfold command regardless of the model complexity.
Error message:
Fitting K = 60 models distributed over 3 cores
Error in checkForRemoteErrors(val) :
3 nodes produced errors; first error: object 'n_chains' not found
I think it has to do with the number of cores in the kfold command (The above error occurred with 3 cores). If I run it with one core, it works but impossibly slowly. More than one core, and there is a problem.

I updated R and all packages yesterday:
R Session info:
R version 4.0.5 (2021-03-31)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1
other attached packages:
loo_2.4.1 MCMCvis_0.15.1 rstanarm_2.21.1 Rcpp_1.0.6

I have included some ineligant sample code that should reproduce the error. The problem occurs at line 83.
rstanarm_logistic_hier_test.txt

Thanks,
LKS

Lenguaje dominante
R
Estrellas
157
Forks
38
Merge medio
4 d 16 h
PR fusionados (30 d)
2

Guía de contribución

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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.
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