Fix accuracy.R + add postTreatment draft
[morpheus.git] / reports / accuracy.R
index fd22a31..63cd5aa 100644 (file)
@@ -1,16 +1,16 @@
-optimBeta <- function(N, n, K, p, beta, b, link, ncores)
+optimBeta <- function(N, n, p, beta, b, link, ncores)
 {
   library(morpheus)
   res <- multiRun(
-    list(n=n, p=p, beta=beta, b=b, K=K, link=link),
+    list(n=n, p=p, beta=beta, b=b, link=link),
     list(
       # morpheus
       function(fargs) {
         library(morpheus)
-        K <- fargs$K
+        K <- ncol(fargs$beta)
         M <- computeMoments(fargs$X, fargs$Y)
         mu <- computeMu(fargs$X, fargs$Y, list(K=K, M=M))
-        op <- optimParams(fargs$X, fargs$Y, K, fargs$link, M)
+        op <- optimParams(fargs$X, fargs$Y, K, fargs$link, M, 1) #only 1 OpenMP core
         x_init <- list(p=rep(1/K,K-1), beta=mu, b=rep(0,K))
         res2 <- NULL
         tryCatch({
@@ -18,28 +18,28 @@ optimBeta <- function(N, n, K, p, beta, b, link, ncores)
         }, error = function(e) {})
         res2
       }
-#      ,
-#      # flexmix
-#      function(fargs) {
-#        library(flexmix)
-#        source("../patch_Bettina/FLXMRglm.R")
-#        K <- fargs$K
-#        dat <- as.data.frame( cbind(fargs$Y,fargs$X) )
-#        res2 <- NULL
-#        tryCatch({
-#          fm <- flexmix( cbind(V1, 1-V1) ~ .-V1, data=dat, k=K,
-#            model = FLXMRglm(family = binomial(link = link)) )
-#          p <- mean(fm@posterior[["scaled"]][,1])
-#          out <- refit(fm)
-#          beta_b <- sapply( seq_len(K), function(i) {
-#            as.double( out@components[[1]][[i]][,1] )
-#          } )
-#          res2 <- rbind(p, beta_b[2:nrow(beta_b),], beta_b[1,])
-#        }, error = function(e) {
-#          res2 <- NA
-#        })
-#        res2
-#      }
+                       ,
+      # flexmix
+      function(fargs) {
+        library(flexmix)
+        source("../patch_Bettina/FLXMRglm.R")
+        K <- ncol(fargs$beta)
+        dat <- as.data.frame( cbind(fargs$Y,fargs$X) )
+        res2 <- NULL
+        tryCatch({
+          fm <- flexmix( cbind(V1, 1-V1) ~ ., data=dat, k=K,
+            model = FLXMRglm(family = binomial(link = link)) )
+          pf <- colMeans(fm@posterior[["scaled"]])
+          out <- refit(fm)
+          beta_b <- sapply( seq_len(K), function(i) {
+            as.double( out@components[[1]][[i]][,1] )
+          } )
+          res2 <- rbind(pf, beta_b[2:nrow(beta_b),], beta_b[1,])
+        }, error = function(e) {
+          res2 <- NA
+        })
+        res2
+      }
     ),
     prepareArgs = function(fargs, index) {
       library(morpheus)
@@ -60,7 +60,7 @@ optimBeta <- function(N, n, K, p, beta, b, link, ncores)
   res
 }
 
-#model = binomial; default values:
+# Default values:
 link = "logit"
 N <- 10
 d <- 2
@@ -87,29 +87,21 @@ for (arg in cmd_args)
 }
 
 if (d == 2) {
-  K <- 2
   p <- .5
   b <- c(-.2, .5)
-  beta <- matrix( c(1,-2, 3,1), ncol=K )
+  beta <- matrix( c(1,-2, 3,1), ncol=2 )
 } else if (d == 5) {
-  K <- 2
   p <- .5
   b <- c(-.2, .5)
-  beta <- matrix( c(1,2,-1,0,3, 2,-3,0,1,0), ncol=K )
+  beta <- matrix( c(1,2,-1,0,3, 2,-3,0,1,0), ncol=2 )
 } else if (d == 10) {
-  K <- 3
-  p <- c(.3, .3)
-  b <- c(-.2, 0, .5)
-  beta <- matrix( c(1,2,-1,0,3,4,-1,-3,0,2, 2,-3,0,1,0,-1,-4,3,2,0, -1,1,3,-1,0,0,2,0,1,-2), ncol=K )
-} else if (d == 20) {
-  K <- 3
   p <- c(.3, .3)
   b <- c(-.2, 0, .5)
-  beta <- matrix( c(1,2,-1,0,3,4,-1,-3,0,2,2,-3,0,1,0,-1,-4,3,2,0, -1,1,3,-1,0,0,2,0,1,-2,1,2,-1,0,3,4,-1,-3,0,2, 2,-3,0,1,0,-1,-4,3,2,0,1,1,2,2,-2,-2,3,1,0,0), ncol=K )
+  beta <- matrix( c(1,2,-1,0,3,4,-1,-3,0,2, 2,-3,0,1,0,-1,-4,3,2,0, -1,1,3,-1,0,0,2,0,1,-2), ncol=3 )
 }
 
-mr <- optimBeta(N, n, K, p, beta, b, link, ncores)
-mr_params <- list("N"=N, "nc"=ncores, "n"=n, "K"=K, "d"=d, "link"=link,
+mr <- optimBeta(N, n, p, beta, b, link, ncores)
+mr_params <- list("N"=N, "nc"=ncores, "n"=n, "link"=link,
   "p"=c(p,1-sum(p)), "beta"=beta, "b"=b)
 
 save("mr", "mr_params", file=paste("res_",n,"_",d,"_",link,".RData",sep=""))