Do we need the `Scenario` or `Variable` classes anymore?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Refactoring
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
Traccia gli utilizzi delle classi Scenario, Variable, Input, Output e Meta, quindi esamina CausalDAG, la sua rappresentazione DOT e CausalTestingFramework per capire come fluiscono attualmente le query e i nomi delle variabili nel framework. Il lavoro è considerato completato quando le astrazioni obsolete sono state rimosse o consolidate senza perdere la funzionalità di query a livello di DAG e di arco, e i test interessati sono stati aggiornati di conseguenza.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The Variable classes (Input, Output, Meta) were made to support test data generation (i.e. to generate inputs for the system), but this never really came to fruition. Since then, they've just hung around without providing much functionality. We could probably just use string names now, since we never differentiate between the different variable types. If we ever did want to provide different functionality based on variable type (e.g. input and output), then this could be recorded as metadata in the causal DAG (both in the DOT file representation and in the CausalDAG class).
The Scenario class was made to hold the Variables and the "modelling scenario": a query on the data, e.g. "location = UK". While I do think it's important to keep the query functionality at both the DAG level (so the user doesn't have to pre-filter their data) and the edge level (to allow for low-effort adjustment of categorical variables), I think we can manage this more easily through the new improved CausalTestingFramework class.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 20
- Fork
- 7
- Merge medio
- 8g 21h
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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