MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

ZeroDivisionError in evaluate.py

Aperta
#278 3 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

bug
Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
853
Fork
322
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

This is the error I get when trying to run xqrs detection algorithm from Google Colab as well locally.
I have used demo.ipynb from the repo itself.

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/wfdb/processing/evaluate.py in _calc_stats(self)
118 # No tn attribute
119
--> 120 self.sensitivity = float(self.tp) / float(self.tp + self.fn)
121 self.positive_predictivity = float(self.tp) / self.n_test
122

ZeroDivisionError: float division by zero

The error seems very weird in the sense that even when I comment the particular line, the error still shows in the same line.

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo il traceback da demo.ipynb, quindi esamina _calc_stats in evaluate.py in corrispondenza dei calcoli di sensitivity e positive_predictivity. Conferma quali input producono denominatori pari a zero e definisci il completamento come l’esecuzione dell’esempio XQRS senza questo ZeroDivisionError, con il comportamento coperto da un controllo di regressione appropriato.

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

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, python
Ambito
data
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
30/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.