Interface for ensembles
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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
- 25/100
- 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
- r
調査の方向性
issue #39 の汎用モデル関数に関する議論から始め、次に loo、brms、marginaleffects で参照されているアンサンブルのアプローチを比較する。インターフェースを posterior と rstantools のどちらに置くべきかを判断し、実装前にモデルと重みの動作、およびサポートする関数を定義する。設計とプロジェクト内の配置場所について合意できた時点で完了とする。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
(I'm not sure where this lives, so I'm putting it here because at least I know the relevant folks will see it and then we can discuss ;).)
I think it might be helpful to have a lightweight class for ensembles of models with weights. Perhaps something that contains a list of models and weights, and implements calls to most of the generic model functions (posterior_predict(), etc; basically the list here: #39) by resampling output from the model list according to those weights.
Unless I've missed something, current approaches to this seem to be duplicated across several packages (loo, brms, marginaleffects, ...); see some discussion on this twitter thread.
The advantage of what I am proposing is that packages that build on top of the generic model functions (#39) would then automatically support ensembles. Currently such packages have to be "ensemble-aware" in a non-generic way; e.g. for ensembles of brms models they have to use brms::pp_average() instead of posterior_predict() / etc.
Not sure where such a class should live (here? rstantools?). I guess this partly depends on if the generic functions from rstantools eventually get moved here per #39.
Thoughts? Pinging @avehtari @paul-buerkner @jgabry.
- 主要言語
- R
- スター
- 172
- フォーク
- 27
- 平均マージ
- 5日 12時間
- マージ済み PR（30日）
- 5
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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