From 71a323e6bf09ec67567504c8cad25bfee5b5edce Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: emilie Date: Tue, 11 Apr 2017 16:18:06 +0200 Subject: [PATCH] Update main.R --- pkg/R/main.R | 27 +++++++++++++++++---------- 1 file changed, 17 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/pkg/R/main.R b/pkg/R/main.R index de473f7..6ff15b3 100644 --- a/pkg/R/main.R +++ b/pkg/R/main.R @@ -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 } -- 2.44.0