Update main.R
authoremilie <emilie@devijver.org>
Tue, 11 Apr 2017 14:18:06 +0000 (16:18 +0200)
committeremilie <emilie@devijver.org>
Tue, 11 Apr 2017 14:18:06 +0000 (16:18 +0200)
pkg/R/main.R

index de473f7..6ff15b3 100644 (file)
@@ -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)
+print(tableauRecap)
+  modSel = capushe::capushe(tableauRecap, n)
   indModSel <-
                if (selecMod == 'DDSE')
                        as.numeric(modSel@DDSE@model)
@@ -130,6 +134,9 @@ 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, "[.]")))
+  models_list[[listMod[1]]][[listMod[2]]]
+  models_list
 }