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
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 210
- Fork
- 153
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
### 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
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với automated_notebook_to_text.txt được đính kèm và các tệp trong src/pnn_chime, bao gồm models, __init__, parameters, constants, base và validators. Tái hiện quá trình thực thi cục bộ và so sánh CSV hoặc XLSX điều tra dân số được dự phóng của nó cho khu vực được cung cấp với tệp tải xuống từ ứng dụng web CHIME; được xem là hoàn tất khi sự khác biệt đã được giải thích và một bản sửa được đề xuất đã được xác định.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100