Deserialising tests with categorical treatments
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 75/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando l'esempio examples/covasim/doubling_beta per vedere come i trattamenti categorici generano chiavi di coppie. Individua successivamente il codice di serializzazione e deserializzazione JSON nella codebase Python che gestisce queste chiavi di stima dell'effetto. Correggi la logica di deserializzazione per analizzare correttamente le coppie convertite in stringa nella loro struttura originale. Esegui i test pertinenti per verificare la correzione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Categorical treatments are a nightmare! They're also a problem in adjustment sets as they lead to effect estimate (and kurtosis) keys that are pairs, e.g. (numerical_variable, categorical_variable[T.v1]), (numerical_variable, categorical_variable[T.v2]). To serialise to JSON, we need to stringify these pairs since JSON only allows atomic keys (strings, numbers, etc.), not lists. These currently don't deserialise properly.
For a simple example, look at examples/covasim/doubling_beta
- 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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