summary for standalone GQ, VI, etc.
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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
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、既存の CmdStanMCMC.summary() メソッドと高レベルの summary ヘルパーを調べ、次に CmdStanMCMC、CmdStanGQ、CmdStanVB が公開している出力を比較します。draws がどのように抽出されるか、また Laplace 近似がサポートされているかを確認します。対応しているサンプリング結果に一貫した summary パスがあり、Laplace の動作が明示的に解決されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Any object returned by sampling should allow .summary() to be called on it to report mean, sd, MCMC SE, quantiles, and R-hat. This includes objects returned by
CmdStanMCMC: MCMC samplingCmndStanGQ: generated quantitiesCmdStanVB: variational inference- ???: Laplace approximation
Is Laplace approximation not supported yet in CmdStanPy? It will also return a sample of multiple draws and should also include a .summary() method.
Description
One way to do this would be to have each of these wrapper objects allow the actual draws to be extracted. Right now, there is a high-level "helper" function, where if mcmc_fit is a CmdStanMCMC object, I just call mcmc_fit.summary() directly. I would rather have this work by mcmc_fit.draws() pulling out a simple draws object on which the summary() operates. Then the other object would also support a .draws() extraction and then summary() would be a standalone function that applies to a draws object rather than to the whole output of a run (I don't know what else is in the CmdStanMCMC object---I only ever use the draws).
Current Version
1.1.0
- 主要言語
- Python
- スター
- 198
- フォーク
- 81
- 平均マージ
- 6日 15時間
- マージ済み PR（30日）
- 2
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あり
- 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。
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