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[valse.git] / pkg / R / constructionModelesLassoRank.R

diff --git a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
index 9df8168..a37a7a6 100644 (file)
--- a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
+++ b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
@@ -15,7 +15,11 @@
 #' @param fast TRUE to use compiled C code, FALSE for R code only
 #' @param verbose TRUE to show some execution traces
 #'
 #' @param fast TRUE to use compiled C code, FALSE for R code only
 #' @param verbose TRUE to show some execution traces
 #'

-#' @return a list with several models, defined by phi, rho, pi, llh
+#' @return a list with several models, defined by phi (the regression parameter reparametrized),
+#' rho (the covariance parameter reparametrized), pi (the proportion parameter is the mixture model), llh
+#' (the value of the loglikelihood function for this estimator on the training dataset). The list is given
+#' for several levels of sparsity, given by several regularization parameters computed automatically,
+#' and several ranks (between rank.min and rank.max).

 #'
 #' @export
 constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max,
 #'
 #' @export
 constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max,


@@ -33,10 +37,10 @@ constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min,
   for (r in 1:k)
   {
     # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles, et des
   for (r in 1:k)
   {
     # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles, et des

-    # lambdas Dans la première colonne : on répète (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque
-    # chiffre : ça remplit la colonne Dans la deuxieme : on répète
-    # (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ça (rank.max-rank.min)^2
-    # fois ...  Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ça
+    # lambdas Dans la premiere colonne : on repete (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque
+    # chiffre : ca remplit la colonne Dans la deuxieme : on repete
+    # (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rank.max-rank.min)^2
+    # fois ...  Dans la derniere, on repete chaque chiffre une fois, et on fait ca

     # (rank.min-rank.max)^(k-1) fois.
     RankLambda[, r] <- rep(rank.min + rep(0:(deltaRank - 1), deltaRank^(r - 1),
       each = deltaRank^(k - r)), each = L)
     # (rank.min-rank.max)^(k-1) fois.
     RankLambda[, r] <- rep(rank.min + rep(0:(deltaRank - 1), deltaRank^(r - 1),
       each = deltaRank^(k - r)), each = L)


@@ -83,7 +87,7 @@ constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min,
   # For each lambda in the grid we compute the estimators
   out <-
     if (ncores > 1) {
   # For each lambda in the grid we compute the estimators
   out <-
     if (ncores > 1) {

-      parLapply(cl, seq_len(length(S) * Size), computeAtLambda)
+      parallel::parLapply(cl, seq_len(length(S) * Size), computeAtLambda)

     } else {
       lapply(seq_len(length(S) * Size), computeAtLambda)
     }
     } else {
       lapply(seq_len(length(S) * Size), computeAtLambda)
     }