config_experiments_inspections.yaml

# Label
label_query: "select entity_id, month_year, 
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random() as random_system_not_feature
from staging.train_monthly_split_{table_start}_{table_end}
left join 
(select entity_id, date_monthyear as month_year, 1 as inspected
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where date_monthyear >= '{table_start}'
and date_monthyear <= '{table_end}'
group by entity_id, date_monthyear) s
using (month_year, entity_id)
"
null_cond: 'entity_id'
sample: True 
sample_level: .8

# Features
X: [
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   'industry_public_administration_and_defense',
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# Models and parameters
models: ['RandomForests', 'DecisionTreeClassifier']
parameters:
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# Metrics
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# Temporal validation (units in months)
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    end_date: '2016-06-01'
    window_size: 24
    # Delay in label creation
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    # Time creating predictions for
    pred_freq: 1
    rolling_window: True

# Imputation of features
imputation:
    # Performing multiple imputation
    multiple_imputation: False
    multiple_imputation_method: 'NA'
    # Select imputation methods if multiple_imputation is 'False'
    select_imputation: True
    binary: 'mode'
    continuous: 'mean'

# Do we want to drop any existing staging tables?
drop_table: False