X-Git-Url: https://git.auder.net/?p=valse.git;a=blobdiff_plain;f=pkg%2FR%2Fmain.R;h=701a2c93e78262950eec17d3013ee97f2a86ac3d;hp=de473f7943e2098f0a48fd3e77e97c026af004e5;hb=0e0fb59a6ea0a975d1a9059153aa27f54458bf95;hpb=aa480ac1fef50618978307a4df2cf9da1e285abc

diff --git a/pkg/R/main.R b/pkg/R/main.R
index de473f7..701a2c9 100644
--- a/pkg/R/main.R
+++ b/pkg/R/main.R
@@ -27,7 +27,7 @@
 #' @export
 valse = function(X, Y, procedure='LassoMLE', selecMod='DDSE', gamma=1, mini=10, maxi=50,
 	eps=1e-4, kmin=2, kmax=4, rang.min=1, rang.max=10, ncores_outer=1, ncores_inner=1,
-	size_coll_mod=50, fast=TRUE, verbose=FALSE)
+	size_coll_mod=50, fast=TRUE, verbose=FALSE, plot = TRUE)
 {
   p = dim(X)[2]
   m = dim(Y)[2]
@@ -110,17 +110,21 @@ valse = function(X, Y, procedure='LassoMLE', selecMod='DDSE', gamma=1, mini=10,
 	tableauRecap = do.call( rbind, lapply( seq_along(models_list), function(i) {
 		models <- models_list[[i]]
 		#Pour un groupe de modeles (même k, différents lambda):
-		LLH <- sapply( models, function(model) model$llh )
-		k == length(models[[1]]$pi)
+		LLH <- sapply( models, function(model) model$llh[1] )
+		k = length(models[[1]]$pi)
 		# TODO: chuis pas sûr du tout des lignes suivantes...
-		#       J'ai l'impression qu'il manque des infos
-		sumPen = sapply( models, function(model)
-			sum( model$pi^gamma * sapply(1:k, function(r) sum(abs(model$phi[,,r]))) ) )
+		#       J'ai l'impression qu'il manque des infos 
+		## C'est surtout que la pénalité est la mauvaise, la c'est celle du Lasso, nous on veut ici
+		##celle de l'heuristique de pentes
+		#sumPen = sapply( models, function(model)
+		#	sum( model$pi^gamma * sapply(1:k, function(r) sum(abs(model$phi[,,r]))) ) )
+		sumPen = sapply(models, function(model)
+		  k*(dim(model$rho)[1]+sum(model$phi[,,1]!=0)+1)-1)
 		data.frame(model=paste(i,".",seq_along(models),sep=""),
-			pen=sumPen/1000, complexity=sumPen, contrast=LLH)
+			pen=sumPen/n, complexity=sumPen, contrast=LLH)
 	} ) )
 
-  modSel = capushe::capushe(data, n)
+  modSel = capushe::capushe(tableauRecap, n)
   indModSel <-
 		if (selecMod == 'DDSE')
 			as.numeric(modSel@DDSE@model)
@@ -130,6 +134,12 @@ valse = function(X, Y, procedure='LassoMLE', selecMod='DDSE', gamma=1, mini=10,
 			modSel@BIC_capushe$model
 		else if (selecMod == 'AIC')
 			modSel@AIC_capushe$model
-	
-  models_list[[tableauRecap[indModSel,3]]][[tableauRecap[indModSel,4]]]
+
+  mod = as.character(tableauRecap[indModSel,1])
+  listMod = as.integer(unlist(strsplit(mod, "[.]")))
+  if (plot){
+    print(plot_valse())
+  }
+  models_list[[listMod[1]]][[listMod[2]]]
+  
 }