+++ /dev/null
-#' constructionModelesLassoRank
-#'
-#' TODO: description
-#'
-#' @param ...
-#'
-#' @return ...
-#'
-#' export
-constructionModelesLassoRank = function(pi, rho, mini, maxi, X, Y, tau, A1, rangmin,
- rangmax, ncores, fast=TRUE, verbose=FALSE)
-{
- n = dim(X)[1]
- p = dim(X)[2]
- m = dim(rho)[2]
- k = dim(rho)[3]
- L = dim(A1)[2]
-
- # On cherche les rangs possiblement intéressants
- deltaRank = rangmax - rangmin + 1
- Size = deltaRank^k
- Rank = matrix(0, nrow=Size, ncol=k)
- for (r in 1:k)
- {
- # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
- # Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre :
- # ça remplit la colonne
- # Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre,
- # et on fait ça (rangmax-rangmin)^2 fois
- # ...
- # Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois,
- # et on fait ça (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
- Rank[,r] = rangmin + rep(0:(deltaRank-1), deltaRank^(r-1), each=deltaRank^(k-r))
- }
-
- if (ncores > 1)
- {
- cl = parallel::makeCluster(ncores, outfile='')
- parallel::clusterExport( cl, envir=environment(),
- varlist=c("A1","Size","Pi","Rho","mini","maxi","X","Y","tau",
- "Rank","m","phi","ncores","verbose") )
- }
-
- computeAtLambda <- function(lambdaIndex)
- {
- if (ncores > 1)
- require("valse") #workers start with an empty environment
-
- # on ne garde que les colonnes actives
- # 'active' sera l'ensemble des variables informatives
- active = A1[,lambdaIndex]
- active = active[-(active==0)]
- phi = array(0, dim=c(p,m,k,Size))
- llh = matrix(0, Size, 2) #log-likelihood
- if (length(active) > 0)
- {
- for (j in 1:Size)
- {
- res = EMGrank(Pi[,lambdaIndex], Rho[,,,lambdaIndex], mini, maxi,
- X[,active], Y, tau, Rank[j,], fast)
- llh = rbind(llh,
- c( res$LLF, sum(Rank[j,] * (length(active)- Rank[j,] + m)) ) )
- phi[active,,,] = rbind(phi[active,,,], res$phi)
- }
- }
- list("llh"=llh, "phi"=phi)
- }
-
- #Pour chaque lambda de la grille, on calcule les coefficients
- out =
- if (ncores > 1)
- parLapply(cl, seq_along(glambda), computeAtLambda)
- else
- lapply(seq_along(glambda), computeAtLambda)
-
- if (ncores > 1)
- parallel::stopCluster(cl)
-
- # TODO: this is a bit ugly. Better use bigmemory and fill llh/phi in-place
- # (but this also adds a dependency...)
- llh <- do.call( rbind, lapply(out, function(model) model$llh) )
- phi <- do.call( rbind, lapply(out, function(model) model$phi) )
- list("llh"=llh, "phi"=phi)
-}