Interface for counterfactual prediction

Aperta
  • Qualcosa non va?
#238 2 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 4 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
api, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia esaminando la funzionalità predittiva integrata di NumPyro e l’interfaccia di predizione epidemia collegata, insieme all’esempio. Chiarisci se PyRenew debba supportare previsioni più lunghe e covariate modificate tramite newdata, quindi definisci l’interfaccia e i relativi criteri di completamento con i manutentori del progetto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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

Lingua principale
Python
Stelle
30
Fork
11
Merge medio
6g 20h
PR unite (30g)
5

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di CDCgov/PyRenew

Tutte le issue di CDCgov/PyRenew

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.