Handle similar model criterion values
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
No file, test, or entry point is named. Start by locating the forward-search and model-selection implementation, then clarify which handling option is wanted; done requires an agreed behavior for near-tied criterion values and coverage for the resulting trajectories or warning.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Models can have indistinguishable criterion values, such that choosing one over the other is determined by numerical noise.
For example, in one case, during a forward search, two models with the same number of parameters were calibrated to have the same likelihood to several decimal places. Repeating the forward search 100 times resulted in 2 different trajectories through model space, occurring approximately 50/50. This is because numerical noise determined which of the two similar models were chosen at this point during the forward search.
Options to handle:
- emit a warning that it is unclear which model to select, when models are very similar
- create branches in the model selection, when encountering models that are within some epsilon criterion of each other or the best model so far
- allow users to restart model selection at specific points, to explore trajectories that might have been chosen given different numerical noise, or were within some epsilon criterion of the best model so far
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 14
- Fork
- 1
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
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
- 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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