v2: Update parameter table validation for PEtab 2.0 erratum E1 (infinite bounds)
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
Start with petab/v2/core.py and petab/v2/lint.py, especially the parameter bound validators, Problem.get_priors, Problem.get_startpoint_distributions, and CheckPriorDistribution. Read the existing time bound validators and related tests first. Add coverage for allowed and rejected infinite bounds, MAP prior validation, start point sampling, and one-sided prior truncation; done means these cases behave as specified, with an informative error or fallback for unsampleable start points.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
PEtab 2.0.0 erratum E1 (PEtab-dev/PEtab#682, PEtab-dev/PEtab#684, errata page) made the following changes:
lowerBoundmay be-infandupperBoundmay beinf.infas a lower bound and-infas an upper bound are invalid.- If priors are specified for any parameter, every estimated parameter with an infinite bound must have an explicit proper prior. The default
uniform(lowerBound, upperBound)would be improper.
The current state of petab.v2:
Parameter.lb/ubare plainfloats without a finiteness check (core.py#L1048-L1055).lb == ub == infpasses validation, becauseParameter._validateonly checkslb > ub(core.py#L1136). The existing_is_finite_or_neg_inf/_is_finite_or_pos_infvalidators fortimecould be reused here.- There is no check that parameters with infinite bounds have an explicit prior when the problem has a MAP objective.
Problem.get_priorscreatesUniform(p.lb, p.ub)for parameters without a prior, which may be infinite (core.py#L2083). Problem.get_startpoint_distributionscreates the same default uniform distribution, also for maximum likelihood problems (core.py#L2101). Start points can't be sampled for parameters with infinite bounds and no prior. This should raise an informative error, or the caller should be able to provide a fallback distribution.
To do:
- Restrict
lbto finite or-infandubto finite orinf. - Add a validation task: if
has_map_objective, every estimated parameter with an infinite bound needs an explicitpriorDistribution. Whether the specified prior is proper, e.g.uniformwith infinitepriorParameters, is still open in the spec. This could be checked together with the existing TODO inCheckPriorDistribution(lint.py#L819). - Handle infinite bounds in start point sampling.
- Test that prior truncation works with one-sided infinite bounds (e.g.,
log-normalwith bounds0/inf), i.e., that it is a no-op where the bounds match the prior's domain. - Nominal values: no change for now. Pending PEtab-dev/PEtab#685, which proposes allowing
inf/-inf. Currently, infinite nominal values are not rejected.
🤖 Generated with Claude Code
- 主要言語
- Python
- スター
- 18
- フォーク
- 9
- 平均マージ
- 2日 4時間
- マージ済み PR（30日）
- 30
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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。
PEtab-dev/libpetab-python のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 73/100
PEtab-dev/libpetab-python#566 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
PEtab-dev/libpetab-python#549 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
PEtab-dev/libpetab-python#525 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 48/100
PEtab-dev/libpetab-python#555 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 50/100
PEtab-dev/libpetab-python#553 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
PEtab-dev/libpetab-python の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
scikit-learn-contrib/category_encoders#553 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
tests/strategies_test.py:174 goes uncovered on about 1 run in 100, failing the coverage ratchetオープンflaky-watch
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
btclib-org/btclib#2839 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
BarrelList constructor drops false-valued iterable contents対応中かも @Gambit-Checkmate が今日担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
メンテナーはふだん 19 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 77/100
vllm-project/vllm#63863 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信