Proposal to add `spconform` to the Spatial Task View
評価
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- r
調査の方向性
Review the Spatial CRAN Task View and the linked spconform CRAN package, GitHub repository, and vignette first. Confirm the package's fit and placement with the maintainers, then add the proposed spconform entry if accepted; done means the task view includes accurate package wording and links.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi @rsbivand, @Nowosad, and @kadyb,
I recently published a package called spconform on CRAN and was hoping you might consider it for the Spatial Task View.
In short, the package provides distribution-free, model-agnostic prediction intervals for spatial data using localized conformal calibration (based on Mao, Martin and Reich, 2024). It handles both point-referenced and areal data, and it relaxes the standard exchangeability assumption by using spatial proximity.
I designed it to be as lightweight as possible. It has zero external dependencies (imports only base stats), so it’s very stable and passed all CRAN checks without issues. I also included a diagnose() function to evaluate things like empirical coverage, boundary effects, and spatial residual autocorrelation.
Links:
- CRAN: https://CRAN.R-project.org/package=spconform
- GitHub: https://github.com/amjed-droid/spconform
- Vignette: https://cran.r-project.org/web/packages/spconform/vignettes/spconform-intro.html
I think it could naturally fit into either the "Machine learning of spatial data" section (since it wraps ML predictors) or "Geostatistics". If you think it's a good fit, here is a potential line to include:
- The
r pkg("spconform")package provides distribution-free, model-agnostic prediction intervals for spatial and spatio-temporal data using localized conformal calibration, along with spatial diagnostic tools.
Thanks for your time and for maintaining this view.
Best,
Ahmed
- 主要言語
- 言語のデータがありません
- スター
- 57
- フォーク
- 27
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
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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