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Add function that goes from transformed space to untransformed space

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#6,721 opened on 2023年5月18日

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enhancementshelp wantedtrace-backend

説明

Description

Because we don't save transformed variables in the returned InferenceData (why not?) it's not easy to evaluate the model logp once we have a trace.

One could rewrite the model without transforms (and we can make this automatically for the user) This is possible with https://www.pymc.io/projects/docs/en/stable/api/model/generated/pymc.model.transform.conditioning.remove_value_transforms.html

But someone might still want to evaluate it in the original model (with jacobians and all that).

One dirty implementation is given here: https://discourse.pymc.io/t/logp-questions-synthetic-dataset-to-evaluate-modeling/12129/6?u=ricardov94

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3 hours
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
PythonPyMCBayesian inferencetransforms
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Investigate the existing `remove value transforms` function in pymc.model.transform.conditioning to understand current support for evaluating without transforms. Review the Discourse post linked in the issue for a potential implementation approach. Examine how transformed variables are stored in InferenceData to determine the best way to expose an inverse transform function.