ajout tâches après discussion JA PB SD
All checks were successful
ci/woodpecker/push/woodpecker Pipeline was successful

This commit is contained in:
Louis 2025-05-13 22:31:24 +02:00
parent d85b19b95f
commit ad8183faba

View file

@ -5,13 +5,21 @@ categories: [colBiSBM, inférence]
## TOP PRIORITÉ ## TOP PRIORITÉ
- Débugguer les simulations : - Pour clustering de collections sur données réelles :
- Relâcher la pénalité pour les coupes pour proposer modèles.
- Calculer le BIC-L avec bonne pénalité pour détecter partitions prometteuses.
- Ré-ajuster les bonnes partitions.
- Dé-bugger pourquoi `BipartiteInnerProductDecoder.forward() -> NaN`
- Dé-bugger les simulations :
- Clustering : Relancer simulations de clustering avec $M = 30$ où $M_i = 10, \forall i$. En attente retour MIGALE - Clustering : Relancer simulations de clustering avec $M = 30$ où $M_i = 10, \forall i$. En attente retour MIGALE
Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues.
Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille $M = 30$ avec $M_1 = M_2 = M_3 = 10$. ~~-> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques.~~ Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille $M = 30$ avec $M_1 = M_2 = M_3 = 10$. ~~-> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques.~~
Le bug venait probablement d'une inadéquation entre la version de *future* et *future.callr*, les résultats temporaires sont encourageants. Le bug venait probablement d'une inadéquation entre la version de *future* et *future.callr*, les résultats temporaires sont encourageants.
:::{.callout-note collapse="true"}
| epsilon|model |ARI |nb_collections | | epsilon|model |ARI |nb_collections |
|-------:|:-----|:---------------|:---------------| |-------:|:-----|:---------------|:---------------|
| 0.1|iid |0.41 $\pm$ 0.12 |2.8 $\pm$ 0.44 | | 0.1|iid |0.41 $\pm$ 0.12 |2.8 $\pm$ 0.44 |
@ -30,10 +38,31 @@ categories: [colBiSBM, inférence]
| 0.4|pi |1 |3 | | 0.4|pi |1 |3 |
| 0.4|pirho |0.86 $\pm$ 0.11 |3.33 $\pm$ 0.41 | | 0.4|pirho |0.86 $\pm$ 0.11 |3.33 $\pm$ 0.41 |
| 0.4|rho |0.99 $\pm$ 0.01 |3.29 $\pm$ 0.29 | | 0.4|rho |0.99 $\pm$ 0.01 |3.29 $\pm$ 0.29 |
:::
- Inférence : Relancer simus d'inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j'ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. - Inférence : Relancer simus d'inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j'ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2.
En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d'autres problèmes que juste le plan de parallélisation. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d'autres problèmes que juste le plan de parallélisation.
- Vérifier si problème de version tidyverse pour vapply sur l'**inférence**.
- Si problème de parallélisation vient de pb de version *future.callr* le signaler à MIGALE.
### Présentations LSD, JdS et ML@Aussois
- ~~PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides~~ et voir avec PB et SD.
- Quel plan ?
- Quels résultats ? Baldock, Traveset ... (sub-Doré)
- Mettre le détails des formules et des algos pour VE et sélection de modèle en
annexe.
- Préciser simplement que l'on utilise un algo VE et un critère type BIC.
- Pas la peine de préciser l'algo de clustering
- Indiquer sur une slide le problème de support pour $\pi\rho$ à faire s'il y a
le temps.
- Résultats sur les réseaux Baldock, regarder le positionnement par bloc des
espèces communes, regarder les probas d'appartenance aux blocs par espèces
communes et par réseau.
### Applications ### Applications
- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*. - Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
@ -46,28 +75,22 @@ J'ai commencé à regarder un peu
::: :::
### Présentations LSD, JdS et ML@Aussois
- ~~PRÉSENTATION JDS (LSD), durée introuvable, adapter en anglais les slides~~ et voir avec PB et SD.
- Quel plan ?
- Quels résultats ? Baldock, Traveset ... (sub-Doré)
### Inférence et microbes ### Inférence et microbes
- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro) - Human Gut Compendium télécharger et analyser les données.
- Lancer *colBiSBM* sur $OTU\times Sample$
- Se renseigner techniques d'inférence de réseaux : - Se renseigner techniques d'inférence de réseaux :
- covariance (base corrélation et seuil) - covariance (base corrélation et seuil)
- GraphicalLASSO - GraphicalLASSO
- Co-occurence - Co-occurence
- Lancer *colSBM* sur $OTU\times OTU$
- Creuser [TabNet](https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf) de Christophe Regouby et les [exercices](https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch)
- Regarder **SPARTA** Rennes
- Lire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)
- Lire article multi-niveaux Saint-Clair - Lire article multi-niveaux Saint-Clair
## A discuter ## A discuter
- Voir pour TT période du 11 au 14 août
- Voir pour date CSI car congés avec parents prévu du 29/08 au 12/09.
## A faire ## A faire
### Inférence ### Inférence