DoubleML / DoubleML/DML-Hyperparameter-Tuning-Replication

wrong paths in plots_and_figures.ipynb

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Lingua principale
Jupyter Notebook
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3
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0
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Descrizione

The reading of data in section `Load Results` in `evaluation/plots_and_figures.ipynb` contain incorrect paths. The following seems to work instead:

```
oracle_df = pd.read_csv("results/acic/oracle.csv", delimiter=";")
#oracle_df = pd.read_csv("simulations/results/oracle.csv", delimiter=";")

paths = {
#"Lasso": f"simulations/results/acic_v2/{model}/LassoCV/Scenario{sc+1}_LassoCV_{scheme}.csv",
#"Random Forest": f"simulations/results/acic_v2/{model}/RandomForest/Scenario{sc+1}_{scheme}.csv",
#"XGBoost": f"simulations/results/acic_v2/{model}/XGBoost/Scenario{sc+1}_{scheme}.csv",
#"FLAML": f"simulations/results/acic_v2/{model}/Scenario{sc+1}/60_{scheme}.csv",
#"LinearModels": f"simulations/results/acic_v2/{model}/LinearModels/Scenario{sc+1}_LinearModels_{scheme}.csv",
"Lasso": f"results/acic/{model}/LassoCV/Scenario{sc+1}_LassoCV_{scheme}.csv",
"Random Forest": f"results/acic/{model}/RandomForest/Scenario{sc+1}_{scheme}.csv",
"XGBoost": f"results/acic/{model}/XGBoost/Scenario{sc+1}_{scheme}.csv",
"FLAML": f"results/acic/{model}/Scenario{sc+1}/60_{scheme}.csv",
"LinearModels": f"results/acic/{model}/LinearModels/Scenario{sc+1}_LinearModels_{scheme}.csv",
}
```

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Open evaluation/plots_and_figures.ipynb and go to the `Load Results` section. Check the data paths used for the oracle and model result files against the working `results/acic/...` paths shown in the issue. Run the notebook through the plotting steps and confirm it loads the data without path errors.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, pandas, python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
1/5
Tempo stimato
1-3 ore
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Specificata chiaramente
Idoneità per principianti
65/100

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