未解決案件
状況
状況 
random seed を設定しても pymc の MCMC で sample() の結果が一致しない。
詳細は以下の issue に投稿した。
numpy.random.seed(0) とか pymc.numpy.random.seed(0) は pymc.Uniform(), pymc.Binomial(), pymc.Bernoulli() 辺りには効果が認められるのだが、pymc.MCMC.sample() の結果が安定しない。
完全にランダムかと言うとそうではなく、いくつかの決まった値がランダムに出て来るという感じなので、ひょっとして変数初期化せずに使ってるんじゃないかって感じが。
「pymc random seed」でググってみると
概ね numpy.random.seed(0) とか pymc.numpy.random.seed(0) で大丈夫みたいな書き方されてるんだけど、みんなこれ本当にちゃんと確認してんの？？？
pymc のリポジトリには DEPRECATED なので pymc3 使えって書いてあるので pymc3 使うべきだろうか？
2022-02-06: 追記
やっぱりと言うか、pymc3 使えとコメントが返ってきた。
詳細は以下の issue に投稿した。
- GitHub / pymc-devs / pymc / issues / setting random seed does not result in reproducibility #129 # comment 582351696
numpy.random.seed(0) とか pymc.numpy.random.seed(0) は pymc.Uniform(), pymc.Binomial(), pymc.Bernoulli() 辺りには効果が認められるのだが、pymc.MCMC.sample() の結果が安定しない。
完全にランダムかと言うとそうではなく、いくつかの決まった値がランダムに出て来るという感じなので、ひょっとして変数初期化せずに使ってるんじゃないかって感じが。
「pymc random seed」でググってみると
概ね numpy.random.seed(0) とか pymc.numpy.random.seed(0) で大丈夫みたいな書き方されてるんだけど、みんなこれ本当にちゃんと確認してんの？？？
pymc のリポジトリには DEPRECATED なので pymc3 使えって書いてあるので pymc3 使うべきだろうか？
2022-02-06: 追記
やっぱりと言うか、pymc3 使えとコメントが返ってきた。
- GitHub / pymc-devs / pymc / issues / setting random seed does not result in reproducibility #129 # comment 582478087
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