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History of backend/app/modeling/signals/event_detection.py · clear filter

  1. Sun, Aug 30, 2026 1

    1. v3.0.0 « 127 » — Phases A+B : validation, Social Intelligence, forecast par comté
      …
      Phase A (fondations) :
      - modeling/validation/ : scoring commun (EAM/RMSE, couverture 50/90/95, Brier,
        log loss, sharpness, biais) + cadre d'ABLATION (backtest 2022 par variante,
        deltas vs FULL publiés, data/ablation_report.json, /api/ablation,
        POST /api/admin/ablation)
      - Feature flags conservateurs (enable_social_volatility, enable_tipping_points,
        enable_ablation, enable_social_directional=OFF)
      - Observabilité Apify (table apify_runs) + /api/admin/data-health (§33-34)
      
      Phase B (Social Intelligence Layer) :
      - modeling/signals/social.py : métriques inter-plateformes normalisées
        (attention_z, velocity_z, breadth, cross_platform, stance_balance) +
        filtrage de coordination (quasi-doublons, rafales) → attention organique
      - modeling/signals/volatility.py : multiplicateur de variance unifié
        wiki+social, borné [1, 1,5], variance seulement (§16)
      - modeling/signals/event_detection.py : événements à confirmation croisée
        (≥2 familles : presse, social, Wikipédia), sans effet directionnel présumé
      
      Forecast par comté :
      - simulate.tipping_points : circonscriptions pivots de la majorité (méthode
        des simulations, 64e siège le plus sûr), stocké par run (§24)
      - Page /circonscriptions : 127 fiches (recherche, filtres, tri, détail complet
        IC 95 %/candidatures/2022), pivots avec barres de course, KPIs
      - /api/battlegrounds + API v3 (/api/v3/forecast|ridings|social|battlegrounds|
        events|beyond|calibration|ablation), compatibilité v1 conservée
      
      29/29 tests verts. METHODOLOGY §9 bis. ModelVersion 3.0.0.
      
      Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
      Simon-Pierre Boucher committed 25 days ago · 1 file +86