chore: clean up code structure and remove unused code blocks

M2/Advanced Machine Learning/TP4/Methode_Embedded_FOCI.R

@@ -0,0 +1,43 @@
+######################################
+# méthode Embedded : FOCI            #
+# data : Student Performance Dataset #
+######################################
+
+library(FOCI)
+library(dplyr)
+
+setwd("/Users/arthurdanjou/Workspace/studies/M2/Advanced Machine Learning/TP4")
+
+# données
+data <- read.csv("./data/student-mat.csv", sep=";", stringsAsFactors=TRUE)
+str(data)
+View(data)
+# Conversion variables qualitatives en facteurs
+for (col in names(data)) {
+  if (is.character(data[[col]]) || is.logical(data[[col]])) {
+    data[[col]] <- as.factor(data[[col]])
+  }
+}
+
+# Définir la variable cible (y) et les variables explicatives (X)
+y <- data$G3  # Par exemple, si G3 est la variable cible
+X <- data[, !(names(data) %in% "G3")]
+X <- X[,-c(31,32)]
+# Assurer la conversion des variables qualitatives en numériques pour FOCI
+X_numeric <- model.matrix(~ . - 1, data = X)  # Encodage one-hot des variables qualitatives
+
+# Appliquer FOCI pour la sélection des variables
+selected_vars <- foci(y, X_numeric, num_features = 4, stop = FALSE, numCores = 1)
+
+# Variables sélectionnées
+important_vars <- unlist(selected_vars$selected[,1])
+cat("Variables sélectionnées :", colnames(X_numeric)[important_vars], "\n")
+
+# Construire un modèle avec les variables influentes
+X_selected <- X_numeric[, important_vars, drop = FALSE]
+
+# Ajuster un modèle de régression linéaire avec les variables sélectionnées
+model <- lm(y ~ ., data = as.data.frame(X_selected))
+
+# Résumé du modèle
+summary(model)

M2/Advanced Machine Learning/TP4/code_TP_Filter.R

@@ -0,0 +1,117 @@
+####################################
+# méthode Filter : ksi-cor         #
+# data : Energy Efficiency Dataset #
+####################################
+
+library(XICOR)
+library(corrplot)
+set.seed(123)  # Pour des résultats reproductibles
+
+setwd("/Users/arthurdanjou/Workspace/studies/M2/Advanced Machine Learning/TP4")
+
+# Chargement des données
+library(readxl)
+data <- read_excel("./data/ENB2012_data.xlsx")
+
+# Vérification des données
+cat("Aperçu des données :\n")
+print(head(data))
+cat("\nStructure des données :\n")
+print(str(data))
+
+# Fonction pour calculer le Ksi-cor et p-value
+ksi_cor <- function(x, y) {
+  result <- xicor(x, y, pvalue = TRUE)
+  list(correlation = result$xi, p_value = result$pval)
+}
+
+# Initialisation des matrices pour stocker les corrélations et les p-values
+vars <- colnames(data)
+n <- length(vars)
+cor_matrix <- matrix(NA, nrow = n, ncol = n, dimnames = list(vars, vars))
+pval_matrix <- matrix(NA, nrow = n, ncol = n, dimnames = list(vars, vars))
+
+# Calcul des corrélations et des p-values pour chaque paire de variables
+for (i in 1:n) {
+  for (j in 1:n) {
+    if (i != j) {
+      result <- ksi_cor(data[,i], data[,j])
+      cor_matrix[i, j] <- result$correlation
+      pval_matrix[i, j] <- result$p_value
+    } else {
+      cor_matrix[i, j] <- 1  # Corrélation de la variable avec elle-même
+      pval_matrix[i, j] <- NA  # Pas de p-value pour la diagonale
+    }
+  }
+}
+
+# Convertir les matrices en dataframes pour une lecture plus facile
+cor_df <- as.data.frame(cor_matrix)
+pval_df <- as.data.frame(pval_matrix)
+
+# Visualisation des résultats
+cat("Matrice de corrélation (Ksi-cor):\n")
+print(cor_df)
+cat("\nMatrice des p-values:\n")
+print(pval_df)
+
+# Visualisation graphique
+corrplot(cor_matrix, method = 'color', tl.cex = 0.8, title = "Heatmap des Ksi-cor", mar = c(0, 0, 2, 0))
+corrplot(cor_matrix, method = 'number', tl.cex = 0.8, title = "Ksi-cor avec valeurs numériques", mar = c(0, 0, 2, 0))
+
+# Distribution des p-values
+hist(as.vector(pval_matrix), breaks = 20, main = "Distribution des p-values", xlab = "p-values", col = "skyblue", border = "white")
+
+###############################
+# méthode Filter : CMIM       #
+# data : Wine Quality Dataset #
+###############################
+
+library(mlr3)
+library(mlr3filters)
+library(data.table)
+library(praznik)
+
+# Chargement des données Wine Quality
+# données Wine Quality
+wine_red <- read.csv("./data/winequality-red.csv", sep=";")
+wine_white <- read.csv("./data/winequality-white.csv", sep=";")
+
+
+# Ajout d'une colonne pour différencier les deux jeux de données
+wine_red$type <- "red"
+wine_white$type <- "white"
+
+# Fusion des deux datasets
+wine <- rbind(wine_red, wine_white)
+
+# Conversion de la cible en facteur
+wine$quality <- as.factor(wine$quality)
+
+# Vérification des données
+cat("Aperçu des données Wine Quality :\n")
+print(head(wine))
+cat("\nStructure des données :\n")
+print(str(wine))
+
+# Conversion de la colonne 'type' en facteur
+wine$type <- as.factor(wine$type)
+
+# Vérification des types après conversion
+str(wine)
+
+# Création d'un objet Task pour mlr3
+task <- TaskClassif$new("wine_quality", backend = wine, target = "quality")
+
+# Application du filtre CMIM
+filter <- flt("cmim")
+filter$calculate(task)
+
+# Extraction et affichage des scores d'importance des variables
+scores <- as.data.table(filter)
+scores <- scores[order(-score)]  # Tri par ordre décroissant d'importance
+print(scores)
+
+# Visualisation des scores d'importance
+barplot(scores$score, names.arg = scores$feature, las = 2, col = "lightgreen", 
+        main = "Scores d'importance des variables (CMIM)", ylab = "Score", cex.names = 0.8)

M2/Advanced Machine Learning/TP4/data/student-mat.csv

@@ -0,0 +1,396 @@
+school;sex;age;address;famsize;Pstatus;Medu;Fedu;Mjob;Fjob;reason;guardian;traveltime;studytime;failures;schoolsup;famsup;paid;activities;nursery;higher;internet;romantic;famrel;freetime;goout;Dalc;Walc;health;absences;G1;G2;G3
+"GP";"F";18;"U";"GT3";"A";4;4;"at_home";"teacher";"course";"mother";2;2;0;"yes";"no";"no";"no";"yes";"yes";"no";"no";4;3;4;1;1;3;6;"5";"6";6
+"GP";"F";17;"U";"GT3";"T";1;1;"at_home";"other";"course";"father";1;2;0;"no";"yes";"no";"no";"no";"yes";"yes";"no";5;3;3;1;1;3;4;"5";"5";6
+"GP";"F";15;"U";"LE3";"T";1;1;"at_home";"other";"other";"mother";1;2;3;"yes";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;2;2;3;3;10;"7";"8";10
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";4;2;"health";"services";"home";"mother";1;3;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";3;2;2;1;1;5;2;"15";"14";15
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";3;3;"other";"other";"home";"father";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"no";"no";4;3;2;1;2;5;4;"6";"10";10
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"T";4;3;"services";"other";"reputation";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;2;1;2;5;10;"15";"15";15
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"T";2;2;"other";"other";"home";"mother";1;2;0;"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;4;4;1;1;3;0;"12";"12";11
+"GP";"F";17;"U";"GT3";"A";4;4;"other";"teacher";"home";"mother";2;2;0;"yes";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"no";"no";4;1;4;1;1;1;6;"6";"5";6
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"A";3;2;"services";"other";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;2;2;1;1;1;0;"16";"18";19
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";3;4;"other";"other";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;5;1;1;1;5;0;"14";"15";15
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";4;4;"teacher";"health";"reputation";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";3;3;3;1;2;2;0;"10";"8";9
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";2;1;"services";"other";"reputation";"father";3;3;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;2;2;1;1;4;4;"10";"12";12
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"T";4;4;"health";"services";"course";"father";1;1;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;3;1;3;5;2;"14";"14";14
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;3;"teacher";"other";"course";"mother";2;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;3;1;2;3;2;"10";"10";11
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"A";2;2;"other";"other";"home";"other";1;3;0;"no";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";4;5;2;1;1;3;0;"14";"16";16
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";4;4;"health";"other";"home";"mother";1;1;0;"no";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;4;4;1;2;2;4;"14";"14";14
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";4;4;"services";"services";"reputation";"mother";1;3;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";3;2;3;1;2;2;6;"13";"14";14
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";3;3;"other";"other";"reputation";"mother";3;2;0;"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";"no";5;3;2;1;1;4;4;"8";"10";10
+"GP";"M";17;"U";"GT3";"T";3;2;"services";"services";"course";"mother";1;1;3;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;5;5;2;4;5;16;"6";"5";5
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"T";4;3;"health";"other";"home";"father";1;1;0;"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";3;1;3;1;3;5;4;"8";"10";10
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;3;"teacher";"other";"reputation";"mother";1;2;0;"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;4;1;1;1;1;0;"13";"14";15
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;4;"health";"health";"other";"father";1;1;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;2;1;1;5;0;"12";"15";15
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"T";4;2;"teacher";"other";"course";"mother";1;2;0;"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;5;1;1;3;5;2;"15";"15";16
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"T";2;2;"other";"other";"reputation";"mother";2;2;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;4;2;4;5;0;"13";"13";12
+"GP";"F";15;"R";"GT3";"T";2;4;"services";"health";"course";"mother";1;3;0;"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;2;1;1;5;2;"10";"9";8
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";2;2;"services";"services";"home";"mother";1;1;2;"no";"yes";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"no";1;2;2;1;3;5;14;"6";"9";8
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";2;2;"other";"other";"home";"mother";1;1;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;2;2;1;2;5;2;"12";"12";11
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;2;"health";"services";"other";"mother";1;1;0;"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";2;2;4;2;4;1;4;"15";"16";15
+"GP";"M";16;"U";"LE3";"A";3;4;"services";"other";"home";"mother";1;2;0;"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;3;3;1;1;5;4;"11";"11";11
+"GP";"M";16;"U";"GT3";"T";4;4;"teacher";"teacher";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";4;4;5;5;5;5;16;"10";"12";11
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;4;"health";"services";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"no";5;4;2;3;4;5;0;"9";"11";12
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;4;"services";"services";"reputation";"mother";2;2;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;1;1;1;5;0;"17";"16";17
+"GP";"M";15;"R";"GT3";"T";4;3;"teacher";"at_home";"course";"mother";1;2;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";4;5;2;1;1;5;0;"17";"16";16
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"T";3;3;"other";"other";"course";"mother";1;2;0;"no";"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"no";5;3;2;1;1;2;0;"8";"10";12
+"GP";"M";16;"U";"GT3";"T";3;2;"other";"other";"home";"mother";1;1;0;"no";"yes";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"no";5;4;3;1;1;5;0;"12";"14";15
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";2;3;"other";"other";"other";"father";2;1;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";"no";3;5;1;1;1;5;0;"8";"7";6
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"T";4;3;"teacher";"services";"home";"mother";1;3;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;3;1;1;4;2;"15";"16";18
+"GP";"M";16;"R";"GT3";"A";4;4;"other";"teacher";"reputation";"mother";2;3;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";2;4;3;1;1;5;7;"15";"16";15
+"GP";"F";15;"R";"GT3";"T";3;4;"services";"health";"course";"mother";1;3;0;"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;2;1;1;5;2;"12";"12";11
+"GP";"F";15;"R";"GT3";"T";2;2;"at_home";"other";"reputation";"mother";1;1;0;"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";"no";4;3;1;1;1;2;8;"14";"13";13
+"GP";"F";16;"U";"LE3";"T";2;2;"other";"other";"home";"mother";2;2;1;"no";"yes";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";3;3;3;1;2;3;25;"7";"10";11
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"T";4;4;"teacher";"other";"home";"other";1;1;0;"no";"yes";"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";5;4;3;2;4;5;8;"12";"12";12
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;4;"services";"teacher";"course";"father";1;2;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;3;1;1;5;2;"19";"18";18
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";2;2;"services";"services";"course";"father";1;1;0;"yes";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";5;4;1;1;1;1;0;"8";"8";11
+"GP";"F";16;"U";"LE3";"T";2;2;"other";"at_home";"course";"father";2;2;1;"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;3;2;2;5;14;"10";"10";9
+"GP";"F";15;"U";"LE3";"A";4;3;"other";"other";"course";"mother";1;2;0;"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";5;2;2;1;1;5;8;"8";"8";6
+"GP";"F";16;"U";"LE3";"A";3;3;"other";"services";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";2;3;5;1;4;3;12;"11";"12";11
+"GP";"M";16;"U";"GT3";"T";4;3;"health";"services";"reputation";"mother";1;4;0;"no";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;2;2;1;1;2;4;"19";"19";20
+"GP";"M";15;"U";"GT3";"T";4;2;"teacher";"other";"home";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"no";"no";4;3;3;2;2;5;2;"15";"15";14
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";4;4;"services";"teacher";"other";"father";1;2;1;"yes";"yes";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"no";4;4;4;1;1;3;2;"7";"7";7
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+"GP";"F";15;"U";"LE3";"T";4;2;"health";"other";"other";"mother";1;2;0;"no";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;3;1;1;5;2;"11";"13";13
+"GP";"M";15;"U";"LE3";"A";4;2;"health";"health";"other";"father";2;1;1;"no";"no";"no";"no";"yes";"yes";"no";"no";5;5;5;3;4;5;6;"11";"11";10
+"GP";"F";15;"U";"GT3";"T";4;4;"services";"services";"course";"mother";1;1;0;"yes";"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";3;3;4;2;3;5;0;"8";"10";11
+"GP";"F";15;"U";"LE3";"A";3;3;"other";"other";"other";"mother";1;1;0;"no";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";5;3;4;4;4;1;6;"10";"13";13
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+"GP";"M";15;"U";"LE3";"T";1;2;"other";"at_home";"home";"father";1;2;0;"yes";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";4;3;2;1;1;5;2;"9";"10";9
+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";4;2;"services";"other";"course";"mother";1;2;0;"no";"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"no";4;2;3;1;1;5;2;"15";"16";16
+"GP";"F";16;"R";"GT3";"T";4;4;"health";"teacher";"other";"mother";1;2;0;"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";"no";"no";2;4;4;2;3;4;6;"10";"11";11
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+"GP";"F";16;"U";"GT3";"T";4;3;"teacher";"health";"home";"mother";1;3;0;"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";"no";3;4;4;2;4;4;2;"10";"9";9
+"GP";"F";15;"U";"LE3";"T";4;3;"services";"services";"reputation";"father";1;2;0;"yes";"no";"no";"yes";"yes";"yes";"yes";"yes";4;4;4;2;4;2;0;"10";"10";10
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+"GP";"M";15;"U";"GT3";"A";4;4;"other";"services";"reputation";"mother";1;4;0;"no";"yes";"no";"yes";"no";"yes";"yes";"yes";1;3;3;5;5;3;4;"13";"13";12
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