No longer direct predict for Neighbors2: recollement comme Neighbors (better)
[talweg.git] / reports / report.ipynb
index f0a06d0..8af4acd 100644 (file)
     "<h2>Introduction</h2>\n",
     "\n",
     "J'ai fait quelques essais dans différentes configurations pour la méthode \"Neighbors\"\n",
-    "(la seule dont on a parlé).<br>Il semble que le mieux soit\n",
+    "(la seule dont on a parlé) et sa variante récente appelée pour l'instant \"Neighbors2\",\n",
+    "avec simtype=\"mix\" : deux types de similarités prises en compte, puis multiplication des poids.\n",
+    "Pour Neighbors on prédit le saut (par la moyenne pondérée des sauts passés), et pour Neighbors2\n",
+    "on n'effectue aucun raccordement (prévision directe).\n",
     "\n",
-    " * simtype=\"exo\" ou \"mix\" : similarités exogènes avec/sans endogènes (fenêtre optimisée par VC)\n",
-    " * same_season=FALSE : les indices pour la validation croisée ne tiennent pas compte des saisons\n",
-    " * mix_strategy=\"mult\" : on multiplie les poids (au lieu d'en éteindre)\n",
-    "\n",
-    "J'ai systématiquement comparé à une approche naïve : la moyennes des lendemains des jours\n",
-    "\"similaires\" dans tout le passé ; à chaque fois sans prédiction du saut (sauf pour Neighbors :\n",
-    "prédiction basée sur les poids calculés).\n",
+    "J'ai systématiquement comparé à une approche naïve : la moyenne des lendemains des jours\n",
+    "\"similaires\" dans tout le passé, ainsi qu'à la persistence -- reproduisant le jour courant ou\n",
+    "allant chercher le futur similaire une semaine avant.\n",
     "\n",
     "Ensuite j'affiche les erreurs, quelques courbes prévues/mesurées, quelques filaments puis les\n",
     "histogrammes de quelques poids. Concernant les graphes de filaments, la moitié gauche du graphe\n",
    "source": [
     "library(talweg)\n",
     "\n",
+    "P = 7 #instant de prévision\n",
+    "H = 17 #horizon (en heures)\n",
+    "\n",
     "ts_data = read.csv(system.file(\"extdata\",\"pm10_mesures_H_loc_report.csv\",package=\"talweg\"))\n",
     "exo_data = read.csv(system.file(\"extdata\",\"meteo_extra_noNAs.csv\",package=\"talweg\"))\n",
-    "# Predict from P+1 to P+H included\n",
-    "H = 17\n",
-    "data = getData(ts_data, exo_data, input_tz = \"GMT\", working_tz=\"GMT\", predict_at=7)\n",
+    "# NOTE: 'GMT' because DST gaps are filled and multiple values merged in above dataset.\n",
+    "# Prediction from P+1 to P+H included.\n",
+    "data = getData(ts_data, exo_data, input_tz = \"GMT\", working_tz=\"GMT\", predict_at=P)\n",
     "\n",
     "indices_ch = seq(as.Date(\"2015-01-18\"),as.Date(\"2015-01-24\"),\"days\")\n",
     "indices_ep = seq(as.Date(\"2015-03-15\"),as.Date(\"2015-03-21\"),\"days\")\n",
-    "indices_np = seq(as.Date(\"2015-04-26\"),as.Date(\"2015-05-02\"),\"days\")"
+    "indices_np = seq(as.Date(\"2015-04-26\"),as.Date(\"2015-05-02\"),\"days\")\n"
    ]
   },
   {
@@ -59,6 +61,8 @@
     "editable": true
    },
    "source": [
+    "\n",
+    "\n",
     "<h2 style=\"color:blue;font-size:2em\">Pollution par chauffage</h2>"
    ]
   },
    "outputs": [],
    "source": [
     "reload(\"../pkg\")\n",
-    "#p1 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"exo\")\n",
-    "#p2 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"endo\")\n",
-    "p3 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"mix\")\n",
-    "p4 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Neighbors\", horizon=H, simtype=\"mix\")\n",
-    "#p4 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors2\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"exo\")\n",
-    "#p5 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors2\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"endo\")\n",
-    "#p6 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors2\", \"Zero\", horizon=H, simtype=\"mix\")"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {
-    "collapsed": false,
-    "deletable": true,
-    "editable": true
-   },
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "getSimilarDaysIndices(1000,10,TRUE,data)"
+    "p_nn = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors\", \"Neighbors\", horizon=H)\n",
+    "p_nn2 = computeForecast(data, indices_ch, \"Neighbors2\", \"Neighbors\", horizon=H)\n",
+    "p_az = computeForecast(data, indices_ch, \"Average\", \"Zero\", horizon=H)\n",
+    "p_pz = computeForecast(data, indices_ch, \"Persistence\", \"Zero\", horizon=H, same_day=TRUE)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,
    "metadata": {
-    "collapsed": false,
-    "deletable": true,
-    "editable": true
-   },
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "as.POSIXlt(data$getTime(1000)[1])"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {
-    "collapsed": false,
-    "deletable": true,
-    "editable": true
+    "collapsed": false
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "#e1 = computeError(data, p1, H)\n",
-    "#e2 = computeError(data, p2, H)\n",
-    "e3 = computeError(data, p3, H)\n",
-    "e4 = computeError(data, p4, H)\n",
-    "#e5 = computeError(data, p5, H)\n",
-    "#e6 = computeError(data, p6, H)\n",
-    "plotError(list(e3,e4), cols=c(1,2))"
+    "p_nn2$getParams(5)$weights"
    ]
   },
   {
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "\tfirst_day = 1\n",
-    "params=p3$getParams(3)\n",
-    "\tfilter = (params$indices >= first_day)\n",
-    "\tindices = params$indices[filter]\n",
-    "\tweights = params$weights[filter]\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "\tgaps = sapply(indices, function(i) {\n",
-    "\t\tdata$getSerie(i+1)[1] - tail(data$getSerie(i), 1)\n",
-    "\t})\n",
-    "\tscal_product = weights * gaps\n",
-    "\tnorm_fact = sum( weights[!is.na(scal_product)] )\n",
-    "\tsum(scal_product, na.rm=TRUE) / norm_fact\n"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {
-    "collapsed": false
-   },
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "hist(weights)"
+    "e_nn = computeError(data, p_nn, H)\n",
+    "e_nn2 = computeError(data, p_nn2, H)\n",
+    "e_az = computeError(data, p_az, H)\n",
+    "e_pz = computeError(data, p_pz, H)\n",
+    "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
+    "plotError(list(e_nn, e_pz, e_az, e_nn2), cols=c(1,2,colors()[258], 4))\n",
+    "\n",
+    "# Noir: Neighbors, bleu: Neighbors2, vert: moyenne, rouge: persistence\n",
+    "\n",
+    "i_np = which.min(e_nn$abs$indices)\n",
+    "i_p = which.max(e_nn$abs$indices)"
    ]
   },
   {
     "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p3, 3); title(paste(\"PredReal nn exo day\",3))\n",
-    "plotPredReal(data, p3, 5); title(paste(\"PredReal nn exo day\",5))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn, i_np); title(paste(\"PredReal nn day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn day\",i_p))\n",
+    "\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_np); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p4, 3); title(paste(\"PredReal nn mix day\",3))\n",
-    "plotPredReal(data, p4, 5); title(paste(\"PredReal nn mix day\",5))\n",
+    "plotPredReal(data, p_az, i_np); title(paste(\"PredReal az day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_az, i_p); title(paste(\"PredReal az day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# Bleu: prévue, noir: réalisée"
    ]
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "f_np_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_np))\n",
-    "f_p_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_p))\n",
+    "f_np = computeFilaments(data, p_nn, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_np))\n",
+    "f_p = computeFilaments(data, p_nn, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "f_np_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_np))\n",
-    "f_p_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_p))"
+    "f_np2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_np))\n",
+    "f_p2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_np); title(paste(\"FilBox nn day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p); title(paste(\"FilBox nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_p))"
+    "plotFilamentsBox(data, f_np2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np); title(paste(\"StdDev nn day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p); title(paste(\"StdDev nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# Variabilité globale en rouge ; sur les 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_np); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_p); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_np); title(paste(\"Weights nn day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_p); title(paste(\"Weights nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_np); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_p); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_np); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_p); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# - pollué à gauche, + pollué à droite"
    ]
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,10] / endo à gauche, exo à droite\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_p)$window\n",
+    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / nn à gauche, nn2 à droite\n",
+    "p_nn$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn$getParams(i_p)$window\n",
     "\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_p)$window"
+    "p_nn2$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn2$getParams(i_p)$window"
    ]
   },
   {
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "p_nn_exo = computeForecast(data, indices_ep, \"Neighbors\", \"Neighbors\",\n",
-    "\thorizon=3, simtype=\"exo\")\n",
-    "p_nn_mix = computeForecast(data, indices_ep, \"Neighbors\", \"Neighbors\",\n",
-    "\thorizon=3, simtype=\"mix\")\n",
-    "p_az = computeForecast(data, indices_ep, \"Average\", \"Zero\",\n",
-    "\thorizon=3)\n",
-    "p_pz = computeForecast(data, indices_ep, \"Persistence\", \"Zero\",\n",
-    "\thorizon=3, same_day=TRUE)"
+    "p_nn = computeForecast(data, indices_ep, \"Neighbors\", \"Neighbors\", horizon=H)\n",
+    "p_nn2 = computeForecast(data, indices_ep, \"Neighbors2\", \"Zero\", horizon=H)\n",
+    "p_az = computeForecast(data, indices_ep, \"Average\", \"Zero\", horizon=H)\n",
+    "p_pz = computeForecast(data, indices_ep, \"Persistence\", \"Zero\", horizon=H, same_day=TRUE)"
    ]
   },
   {
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "e_nn_exo = computeError(data, p_nn_exo, 3)\n",
-    "e_nn_mix = computeError(data, p_nn_mix, 3)\n",
-    "e_az = computeError(data, p_az, 3)\n",
-    "e_pz = computeError(data, p_pz, 3)\n",
+    "e_nn = computeError(data, p_nn, H)\n",
+    "e_nn2 = computeError(data, p_nn2, H)\n",
+    "e_az = computeError(data, p_az, H)\n",
+    "e_pz = computeError(data, p_pz, H)\n",
     "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
-    "plotError(list(e_nn_mix, e_pz, e_az, e_nn_exo), cols=c(1,2,colors()[258], 4))\n",
+    "plotError(list(e_nn, e_pz, e_az, e_nn2), cols=c(1,2,colors()[258], 4))\n",
     "\n",
-    "# Noir: neighbors_mix, bleu: neighbors_exo, vert: moyenne, rouge: persistence\n",
+    "# Noir: Neighbors, bleu: Neighbors2, vert: moyenne, rouge: persistence\n",
     "\n",
-    "i_np = which.min(e_nn_exo$abs$indices)\n",
-    "i_p = which.max(e_nn_exo$abs$indices)"
+    "i_np = which.min(e_nn$abs$indices)\n",
+    "i_p = which.max(e_nn$abs$indices)"
    ]
   },
   {
     "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_exo, i_np); title(paste(\"PredReal nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_exo, i_p); title(paste(\"PredReal nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn, i_np); title(paste(\"PredReal nn day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_mix, i_np); title(paste(\"PredReal nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_mix, i_p); title(paste(\"PredReal nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_np); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "plotPredReal(data, p_az, i_np); title(paste(\"PredReal az day\",i_np))\n",
     "plotPredReal(data, p_az, i_p); title(paste(\"PredReal az day\",i_p))\n",
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "f_np_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_np))\n",
-    "f_p_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_p))\n",
+    "f_np = computeFilaments(data, p_nn, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_np))\n",
+    "f_p = computeFilaments(data, p_nn, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "f_np_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_np))\n",
-    "f_p_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_p))"
+    "f_np2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_np))\n",
+    "f_p2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_np); title(paste(\"FilBox nn day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p); title(paste(\"FilBox nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_p))"
+    "plotFilamentsBox(data, f_np2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np); title(paste(\"StdDev nn day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p); title(paste(\"StdDev nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# Variabilité globale en rouge ; sur les 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_np); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_p); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_np); title(paste(\"Weights nn day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_p); title(paste(\"Weights nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_np); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_p); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_np); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_p); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# - pollué à gauche, + pollué à droite"
    ]
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,10] / endo à gauche, exo à droite\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_p)$window\n",
+    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / nn à gauche, nn2 à droite\n",
+    "p_nn$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn$getParams(i_p)$window\n",
     "\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_p)$window"
+    "p_nn2$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn2$getParams(i_p)$window"
    ]
   },
   {
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "p_nn_exo = computeForecast(data, indices_np, \"Neighbors\", \"Neighbors\",\n",
-    "\thorizon=3, simtype=\"exo\")\n",
-    "p_nn_mix = computeForecast(data, indices_np, \"Neighbors\", \"Neighbors\",\n",
-    "\thorizon=3, simtype=\"mix\")\n",
-    "p_az = computeForecast(data, indices_np, \"Average\", \"Zero\",\n",
-    "\thorizon=3)\n",
-    "p_pz = computeForecast(data, indices_np, \"Persistence\", \"Zero\",\n",
-    "\thorizon=3, same_day=FALSE)"
+    "p_nn = computeForecast(data, indices_np, \"Neighbors\", \"Neighbors\", horizon=H)\n",
+    "p_nn2 = computeForecast(data, indices_np, \"Neighbors2\", \"Zero\", horizon=H)\n",
+    "p_az = computeForecast(data, indices_np, \"Average\", \"Zero\", horizon=H)\n",
+    "p_pz = computeForecast(data, indices_np, \"Persistence\", \"Zero\", horizon=H, same_day=FALSE)"
    ]
   },
   {
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "e_nn_exo = computeError(data, p_nn_exo, 3)\n",
-    "e_nn_mix = computeError(data, p_nn_mix, 3)\n",
-    "e_az = computeError(data, p_az, 3)\n",
-    "e_pz = computeError(data, p_pz, 3)\n",
+    "e_nn = computeError(data, p_nn, H)\n",
+    "e_nn2 = computeError(data, p_nn2, H)\n",
+    "e_az = computeError(data, p_az, H)\n",
+    "e_pz = computeError(data, p_pz, H)\n",
     "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=7)\n",
-    "plotError(list(e_nn_mix, e_pz, e_az, e_nn_exo), cols=c(1,2,colors()[258], 4))\n",
+    "plotError(list(e_nn, e_pz, e_az, e_nn2), cols=c(1,2,colors()[258], 4))\n",
     "\n",
-    "# Noir: neighbors_mix, bleu: neighbors_exo, vert: moyenne, rouge: persistence\n",
+    "# Noir: Neighbors, bleu: Neighbors2, vert: moyenne, rouge: persistence\n",
     "\n",
-    "i_np = which.min(e_nn_exo$abs$indices)\n",
-    "i_p = which.max(e_nn_exo$abs$indices)"
+    "i_np = which.min(e_nn$abs$indices)\n",
+    "i_p = which.max(e_nn$abs$indices)"
    ]
   },
   {
     "options(repr.plot.width=9, repr.plot.height=4)\n",
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_exo, i_np); title(paste(\"PredReal nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_exo, i_p); title(paste(\"PredReal nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn, i_np); title(paste(\"PredReal nn day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_mix, i_np); title(paste(\"PredReal nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotPredReal(data, p_nn_mix, i_p); title(paste(\"PredReal nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_np); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotPredReal(data, p_nn2, i_p); title(paste(\"PredReal nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "plotPredReal(data, p_az, i_np); title(paste(\"PredReal az day\",i_np))\n",
     "plotPredReal(data, p_az, i_p); title(paste(\"PredReal az day\",i_p))\n",
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "f_np_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_np))\n",
-    "f_p_exo = computeFilaments(data, p_nn_exo, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn exo day\",i_p))\n",
+    "f_np = computeFilaments(data, p_nn, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_np))\n",
+    "f_p = computeFilaments(data, p_nn, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "f_np_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_np))\n",
-    "f_p_mix = computeFilaments(data, p_nn_mix, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn mix day\",i_p))"
+    "f_np2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_np, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_np))\n",
+    "f_p2 = computeFilaments(data, p_nn2, i_p, plot=TRUE); title(paste(\"Filaments nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_exo); title(paste(\"FilBox nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_np); title(paste(\"FilBox nn day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p); title(paste(\"FilBox nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_np_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotFilamentsBox(data, f_p_mix); title(paste(\"FilBox nn mix day\",i_p))"
+    "plotFilamentsBox(data, f_np2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotFilamentsBox(data, f_p2); title(paste(\"FilBox nn2 day\",i_p))"
    ]
   },
   {
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_exo); title(paste(\"StdDev nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np); title(paste(\"StdDev nn day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p); title(paste(\"StdDev nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotRelVar(data, f_np_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotRelVar(data, f_p_mix); title(paste(\"StdDev nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotRelVar(data, f_np2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotRelVar(data, f_p2); title(paste(\"StdDev nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# Variabilité globale en rouge ; sur les 60 voisins (+ lendemains) en noir"
    ]
    "outputs": [],
    "source": [
     "par(mfrow=c(1,2))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_np); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_exo, i_p); title(paste(\"Weights nn exo day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_np); title(paste(\"Weights nn day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn, i_p); title(paste(\"Weights nn day\",i_p))\n",
     "\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_np); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_np))\n",
-    "plotSimils(p_nn_mix, i_p); title(paste(\"Weights nn mix day\",i_p))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_np); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_np))\n",
+    "plotSimils(p_nn2, i_p); title(paste(\"Weights nn2 day\",i_p))\n",
     "\n",
     "# - pollué à gauche, + pollué à droite"
    ]
    },
    "outputs": [],
    "source": [
-    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,10] / endo à gauche, exo à droite\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_exo$getParams(i_p)$window\n",
-    "\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_np)$window\n",
-    "p_nn_mix$getParams(i_p)$window"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {
-    "deletable": true,
-    "editable": true
-   },
-   "source": [
-    "\n",
-    "\n",
-    "<h2>Bilan</h2>\n",
-    "\n",
-    "Problème difficile : on ne fait guère mieux qu'une naïve moyenne des lendemains des jours\n",
-    "similaires dans le passé, ce qui n'est pas loin de prédire une série constante égale à la\n",
-    "dernière valeur observée (méthode \"zéro\"). La persistence donne parfois de bons résultats\n",
-    "mais est trop instable (sensibilité à l'argument <code>same_day</code>).\n",
+    "# Fenêtres sélectionnées dans ]0,7] / nn à gauche, nn2 à droite\n",
+    "p_nn$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn$getParams(i_p)$window\n",
     "\n",
-    "Comment améliorer la méthode ?"
+    "p_nn2$getParams(i_np)$window\n",
+    "p_nn2$getParams(i_p)$window"
    ]
   }
  ],