Interface for counterfactual prediction

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#238 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
api, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xem xét chức năng dự đoán tích hợp sẵn của NumPyro cùng với giao diện dự đoán epidemia được liên kết và ví dụ tương ứng. Làm rõ liệu PyRenew có nên hỗ trợ các dự báo dài hơn và các hiệp biến đã thay đổi thông qua newdata hay không, sau đó xác định giao diện và các tiêu chí hoàn thành của giao diện đó với những người bảo trì dự án.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

pyrenew

May be out of scope for this project (or just for now), but @SamuelBrand1 points us to epidemia's interface for counterfactuals, which I think is cool. This is somewhat straightforward to implement, as we can build off of the built-in numpyro predictive functionality, but we would need to think about the interface.

I like the epidemia interface for prediction/counterfactual: https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/reference/posterior_predict.epimodel.html .
The tl; dr explanation is they fit an object (which contains posterior draws for the params) and then passing newdata can create forecasts (by being longer) and/or counterfactuals (by having different covariates like an earlier lockdown). Its demoed here, https://imperialcollegelondon.github.io/epidemia/articles/europe-covid.html .

Originally posted by @SamuelBrand1 in https://github.com/CDCgov/multisignal-epi-inference/issues/169#issuecomment-2191161181

Ngôn ngữ chính
Python
Star
30
Fork
11
Merge trung bình
6 ngày 20 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
5

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của CDCgov/PyRenew

Tất cả issue của CDCgov/PyRenew

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.