Interface for counterfactual prediction
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- api, machine-learning
調査の方向性
まず、NumPyro に組み込まれている予測機能と、リンクされている epidemia の予測インターフェースおよび例を確認します。PyRenew が newdata を通じて、より長期の予測と変更された共変量をサポートすべきかを明確にし、その後、プロジェクトのメンテナーとともにインターフェースと完了基準を定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
May be out of scope for this project (or just for now), but @SamuelBrand1 points us to epidemia's interface for counterfactuals, which I think is cool. This is somewhat straightforward to implement, as we can build off of the built-in numpyro predictive functionality, but we would need to think about the interface.
I like the
epidemiainterface for prediction/counterfactual: https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/reference/posterior_predict.epimodel.html .
The tl; dr explanation is they fit an object (which contains posterior draws for the params) and then passingnewdatacan create forecasts (by being longer) and/or counterfactuals (by having different covariates like an earlier lockdown). Its demoed here, https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/articles/europe-covid.html .
Originally posted by @SamuelBrand1 in https://github.com/CDCgov/multisignal-epi-inference/issues/169#issuecomment-2191161181
- 主要言語
- Python
- スター
- 30
- フォーク
- 11
- 平均マージ
- 6日 20時間
- マージ済み PR（30日）
- 5
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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