Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Dealing with observation uncertainty

オープン
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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
30/100
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
data

調査の方向性

まず、モデル評価メトリクスのエントリーポイントと、引用されている Evans と Imran の 2024 年の論文を確認し、Observation Range Adjusted 統計量を REF にどのように適合させるべきかを定義します。既存の評価テストを特定し、次に uncertainty-aware metrics のカバレッジを確立して、どのような結果を完了とみなすかを文書化します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

The motivation

All observations have errors and uncertainties. Calculating model evaluation metrics against a single observation dataset means the result is a mix of model error and observation uncertainty.

We would like to do the evaluation in a way that accounts for the observation uncertainty so that the resulting metrics represent the model error only.

The solution

This can be achieved using the Observation Range Adjusted statistics

J P Evans and H M Imran 2024 Environ. Res. Commun. 6 071001
DOI 10.1088/2515-7620/ad5ad8

It would be great if this method was available through the REF

Alternatives

Additional context

主要言語
Python
スター
27
フォーク
14
平均マージ
3日 1時間
マージ済み PR（30日）
27

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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