Detect non-finite `log_lik` (`Inf` / `NaN`) and explicitely inform the user
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 68/100
Direzione di ricerca
Inizia dal punto di ingresso loo::loo() e traccia il percorso per individuare dove la matrice log_lik viene validata o passata a PSIS-LOO. Usa la matrice riproducibile contenente +Inf per verificare che i valori non finiti vengano segnalati chiaramente invece di produrre silenziosamente stime NA. Il lavoro è considerato completato quando il comportamento visibile all’utente identifica i valori log_lik non validi e l’esempio esistente non termina più senza fornire questa informazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Summary
If the pointwise log-likelihood matrix contains +Inf or NaN, loo::loo() currently completes without a clear error/warning and can return NA for elpd_loo.
Proposal
Before (or while) computing PSIS-LOO, check the log_lik matrix for non-finite values and message this clearly to the user.
Reproducible example
library(loo)
set.seed(1)
ll <- matrix(rnorm(400 * 20, -1, 0.5), 400, 20)
ll[1:5, 1] <- Inf
loo(ll)$estimates # elpd_loo is NA; no clear message that log_lik had +Inf
# Estimate SE
# elpd_loo NA NA
# p_loo NA NA
# looic NA NA
Context
Seen with truncated-normal log_lik from brms, where the truncation normalizer can underflow:
https://discourse.mc-stan.org/t/difficulty-adding-loo-criterion-to-longitudinal-truncated-normal-model/41447/12
Corresponding brms Issue: https://github.com/paul-buerkner/brms/issues/1899
- Lingua principale
- R
- Stelle
- 157
- Fork
- 38
- Merge medio
- 4g 16h
- PR unite (30g)
- 2
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Come iniziare
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