CodeForPhilly / CodeForPhilly/chime
["model"] Results from running files (models, __init__, parameters, constants, base, validators) from develop branch in notebook differ from CHIME web app census csv download
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 210
- Forks
- 153
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
### Summary
I work for a data science team at a health system, we have limited knowledge/prior experience running docker containers etc so we downloaded (via urllib.request) the files in the src/pnn_chime folder to run locally and output csvs for patient census in each one of our regions our health system covers. code is in attached notebook. fyi, was having problems getting the relative imports to run so I regexed them out so the file could be run by exec().
The output from doing this direct file download and running is different than the output from the CHIME web app even though the same files should be running in both examples
### Additional details
ex row of region data:
Pop | current_hosp | date first hosp | doubling_time | initial_infections | hosp_rate | icu_rate | vent_rate | hosp_los | icu_los | vent_los | market_share
-- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- | --
604227 | 14 | 3-18-2020 | 7 | 61 | 0.025 | 0.01 | 0.0075 | 7 | 9 | 10 | 0.233
output for that region
[2020-04-05_projected_census.xlsx](https://github.com/CodeForPhilly/chime/files/4435710/2020-04-05_projected_census.xlsx)
python notebook file as text file:
[automated_notebook_to_text.txt](https://github.com/CodeForPhilly/chime/files/4435713/automated_notebook_to_text.txt)
### Suggested fix
unknown
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit der angehängten automated_notebook_to_text.txt und den Dateien unter src/pnn_chime, einschließlich models, __init__, parameters, constants, base und validators. Reproduzieren Sie die lokale Ausführung und vergleichen Sie deren prognostizierte Census-CSV oder XLSX für die bereitgestellte Region mit dem Download der CHIME-Webanwendung; abgeschlossen bedeutet, dass die Abweichung erklärt und eine vorgeschlagene Korrektur identifiziert wurde.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- data
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100