probcomp/bayeslite

gracefully report error in CGPM for latent categoricals without specified number of categories

Open

#461 aperta il 15 lug 2016

Vedi su GitHub
 (0 commenti) (0 reazioni) (0 assegnatari)Python (63 fork)batch import
help wantedk min/hr

Metriche repository

Star
 (915 star)
Metriche merge PR
 (Nessuna PR mergiata in 30 g)

Descrizione

CREATE GENERATOR g FOR p USING cgpm (
    LATENT y CATEGORICAL,
    MODEL y GIVEN x USING whatever,
    MODEL z GIVEN y USING frobnosticator
)

In order to use the latent categorical (or, 'nominal') variable y as an input of the frobnosticator model, CGPM wants to know fictitious distribution parameters, namely the number of categories (or, 'names' or 'labels'), but there is no way to ascertain this because x is latent and does not actually appear in the table. The _default_categorical (or, _default_nominal) method will fail trying to select a nonexistent variable from the table -- or maybe quietly return 1 because of the usual sqlite3 quotation misfeature.

Not tested; observed by code inspection.

Alternative fix: Obviate the need to specify fictitious distribution parameters. This requires changes to CGPM.

Guida contributor

Direzione di ricerca
Investiga il metodo ` default categorical` o ` default nominal` in CGPM per capire perché fallisce quando il numero di categorie non è specificato per le variabili latenti. Traccia il percorso del codice dalla creazione del generatore al metodo che fallisce. Considera la correzione alternativa di eliminare la necessità di parametri di distribuzione fittizi.
Tech stack
python
Dominio
backenddatabase
Tipo issue
Bug
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Nuova
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonSQLite
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
50