intro_to_ml/14_geometrie_ridge_svd_code.R

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R

# 14 Géométrie Ridge
# Séparer le jeu de données en un jeu d'entraînement et un jeu de test
# INPUT : jeu de données initial et proportion des données conservées pour
# l'entraînement.
splitdata <- function(data,p) {
n <- nrow(data$X)
nentr <- round(p*n)
entridx <- sample(1:n, nentr, replace=FALSE)
list(entr = list(X = data$X[entridx,,drop=FALSE], Y = data$Y[entridx]),
test = list(X = data$X[-entridx,,drop=FALSE], Y = data$Y[-entridx]))
}
# Résolution d'un système linéaire correspondant à la matrice de Gram pour
# un polynôme de degré fixé et avec l'ajout d'un facteur de régularisation en
# norme L2 dont l'importance est contrôlée par l'hyperparamètre alpha.
ridge.gram <- function(alpha, data, degre) {
A <- scale(outer(c(data$X), 1:degre, "^"))
Y <- data$Y
Ym <- mean(Y)
Y <- Y - Ym
gram <- t(A) %*% A
diag(gram) <- diag(gram) + alpha
coef <- solve(gram, as.vector(t(A) %*% Y))
coef <- coef / attr(A,"scaled:scale")
inter <- Ym - coef %*% attr(A,"scaled:center")
coef <- c(inter, coef)
}
ridge.svd <- function(data, degre, fold = FALSE) {
if (length(fold) == 1 && fold == FALSE) {
X <- data$X
Y <- data$Y
} else {
X <- data$X[!fold,]
Y <- data$Y[!fold]
}
A <- scale(outer(c(X), 1:degre, "^"))
Ym <- mean(Y)
Y <- Y - Ym
As <- svd(A)
d <- As$d
function(alpha) {
coef <- c(As$v %*% ((d / (d^2 + alpha)) * (t(As$u) %*% Y)))
coef <- coef / attr(A,"scaled:scale")
inter <- Ym - coef %*% attr(A,"scaled:center")
coef <- c(inter, coef)
}
}
# alphas[l] est une liste de valeurs pour l'hyperparamètre alpha.
# Notons Ridge[l] un modèle avec alpha <- alphas[l].
# Découper aléatoirement le jeu d'entraînement en K plis F[i] disjoints.
# Pour l <- [1,...,L]
# Pour i <- [1,...,K]
# Apprendre Ridge[l] sur l'union des plis F[j] avec j!=i
# Calculer le score de Ridge[l] sur le pli de validation F[i]
# Conserver les résultats du modèle sur les plis de validation.
# Soit Moy[l] la moyenne des résultats de Ridge[l] sur les plis de validation.
# Soit l' l'indice du maximum de Moy[l]
# Apprendre Ridge[l'] sur l'ensemble du jeu de données d'entraînement.
# Retourner ce modèle.
kfoldridge <- function(K, alphas, data, degre) {
N <- nrow(data$X)
folds <- rep_len(1:K, N)
folds <- sample(folds, N)
maes <- matrix(data = NA, nrow = K, ncol = length(alphas))
colnames(maes) <- alphas
for(k in 1:K) {
fold <- folds == k
ridge <- ridge.svd(data, degre, fold)
alpha_idx <- 1
X <- data$X[fold,]
Y <- data$Y[fold]
for(alpha in alphas) {
coef <- ridge(alpha)
pred <- polyeval(coef, X)
maes[k,alpha_idx] <- mean(abs(pred - Y))
alpha_idx <- alpha_idx + 1
}
}
mmaes <- colMeans(maes)
minmmaes <- min(mmaes)
bestalpha <- alphas[which(mmaes == minmmaes)]
ridge <- ridge.svd(data, degre)
coef <- ridge(bestalpha)
list(coef = coef, maes = maes, alpha = bestalpha)
}