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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
machine-learning, matplotlib, numpy, pandas, python, scikit-learn
領域
data, machine-learning

調査の方向性

貼り付けられた Python スクリプトと AutoBnnMapEstimator の設定から始め、含まれているスケーリング、likelihood、期間、予測呼び出しを使って報告されたメトリクス値を再現します。スケーリング後の予測値とターゲットをメトリクスの計算と比較し、問題がモデルの出力にあるのか評価にあるのかを特定します。原因が明確に特定され、再現可能な修正または説明が得られれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

          Hey! Thanks for opening this issue!

I am also trying to use the codes for AutoBNN shared here to model this data, but it is giving me very big values of the performance metric, how may i adjust?

-- coding: utf-8 --

"""
Created on Sun Oct 27 15:41:32 2024

@author: iO
"""

import jax
import jax.numpy as jnp
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from autobnn import estimators
from autobnn import training_util

Seed setup

seed = jax.random.PRNGKey(0)

Load data

data = pd.read_csv("path_to_data/Bukomansimbi.txt", delim_whitespace=True)
data.columns = data.columns.str.lower()

Date and rainfall extraction

data['date'] = pd.to_datetime(data[['year', 'month', 'day']])
rainfall_by_day = data['value'].values

Train/test split configuration

num_forecast_steps = 365
train_data = rainfall_by_day[:-num_forecast_steps]
test_data = rainfall_by_day[-num_forecast_steps:]
dates_train = data['date'].values[:-num_forecast_steps]
dates_test = data['date'].values[-num_forecast_steps:]

Normalize and scale data

scaler = StandardScaler()
train_scaled = scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1, 1)).flatten()
test_scaled = scaler.transform(test_data.reshape(-1, 1)).flatten()

Add time feature for seasonality

month_sin = np.sin(2 * np.pi * data['month'].values / 12)
month_cos = np.cos(2 * np.pi * data['month'].values / 12)
x_train = np.stack([month_sin[:-num_forecast_steps], month_cos[:-num_forecast_steps]], axis=1)
x_test = np.stack([month_sin[-num_forecast_steps:], month_cos[-num_forecast_steps:]], axis=1)

Initialize AutoBNN

est = estimators.AutoBnnMapEstimator(
'sum_of_products',
likelihood_model='normal_likelihood_logistic_noise',
seed=seed,
periods=(1.0,), # one year period as float since date normalization handles scaling
num_particles=32
)

Fit the model

est.fit(x_train, train_scaled[:, None])

Prediction

preds = est.predict(x_test)[:, 0] # Squeeze predictions
quantiles = est.predict_quantiles(x_test, q=[2.5, 50., 90., 97.5])
lo, mid, p90, hi = quantiles[:, 0], quantiles[:, 1], quantiles[:, 2], quantiles[:, 3]

Plotting the results

plt.figure(figsize=(16, 10))
plt.plot(dates_train, train_scaled, label='Training Data')
plt.plot(dates_test, test_scaled, label='Actual')
plt.plot(dates_test, mid, label='Predictions', color='r')
plt.fill_between(dates_test, lo, hi, color='r', alpha=0.3, label='Confidence Interval')
plt.title('Rainfall Prediction in Bukomansimbi')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Standardized Rainfall')
plt.legend()
plt.show()

Performance Metrics

mae = np.mean(np.abs(preds - test_scaled))
rmse = np.sqrt(np.mean((preds - test_scaled) ** 2))
r_squared = 1 - np.sum((preds - test_scaled) ** 2) / np.sum((test_scaled - np.mean(test_scaled)) ** 2)

print(f"Mean Absolute Error (MAE): {mae:.2f}")
print(f"Root Mean Square Error (RMSE): {rmse:.2f}")
print(f"R-squared: {r_squared:.2f}")

主要言語
Jupyter Notebook
スター
4.4k
フォーク
1.1k
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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