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Conversation

@martindaniel4
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Wut?

Cette PR ajoute une fonction au sein de la classe Dataset permettant de lisser les données dynamiques en utilisant une rolling function mean (voir issue - #51).

Cette PR ajoute deux paramètres à la classe Dataset:

  • smooth: True / False, par défaut False. Si set à True retourne un DataFrame lissé en utilisant la moyenne sur n périodes
  • smooth_periods: défini le nombre de périodes (ici minutes) sur lequel appliquer le smoothing

Usage:

from transplant.data.dataset import Dataset
a = Dataset(smooth=True)
b, c = a.get_dynamic()

La fonction smooth met ~12" à tourner sur l'intégralité du set dynamique. Plus de détails sur ce notebook

Reviewers

cc - @sirineBS @Karinehoo

@martindaniel4
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@armgilles @Max-Pol vous pouvez jeter un coup d'oeil 👀 ?

@armgilles
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J'ai comparé les valeurs smooth avec les valeurs originales (dynamiques) avec un merge.

testing[testing.id_patient == 105][['id_patient', 'time', 'FC', 'FC_smooth']].tail(35)

image

Il y a pas mal de valeurs de la variable smoothée qui sont à NaN, je pense qu'il faudrait qu'il faut mettre le code de smooth avant _truncate_datetime

df = df.groupby('id_patient').apply(self._truncate_datetime)

Je ne sais pas si c'est très claire...

Un graphique pour illustrer ma remarque :

image

@martindaniel4
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Good catch @armgilles, je ne pige pas pourquoi la fonction smooth a ce comportement. Je vais regarder plus en détail demain.

@armgilles
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Finalement c'est normal qu'il manque des données, on enlève des données lié au time_offset.

@martindaniel4 si tu peux ajouter une liste de variables à smooth (dans config.py afin qu'on puisse facilement jouer sur ce paramètre ? )

@martindaniel4
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martindaniel4 commented Jan 27, 2019 via email

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