Webinaire R4MultiData

présents : 16 personnes

Présentation par Marion Brandolini-Bunlon et Alyssa Imbert

CATI/PEPI(*porteur) : eMPrEInTE Les porteurs :

Marion BRANDOLINI-BUNLON, CATI eMPrEInTE

Alyssa IMBERT, CATI SysMics

Virginie ROSSARD, CATI CODEX

Sébastien THEIL, CATI BOOM

Elise MAIGNE, CATI Bios4Biol

Jean-Michel ROGER, UMR ITAP (réseau ChemHouse)

Questions suite à la présentation :

- Vous pouvez partager l'URL du site web de comparaison ? (j'ai pas eu le temps de noter)

https://r4multidata.pages-forge.inrae.fr/r4manalysis/

- dans le cas où les paramètres étaient identiques, est-ce que vous avez regardé la valeur de la solution ?

oui. dans le cadre des méthodes sans sparsité), les valeurs étaient identiques Dans le cas multibloc, les méthodes de déflation sont différentes

- Si j'ai bien compris le moment où on voit le plus de différence, c'est le 0.88, sur la deuxième composante : est-ce vraiment une différence importante ?

Plus on va loin dans les composantes, plus ça se dégrade Plus il y a de composantes, plus il risque d'y avoir des différences.

- Qu'est ce qui bloque pour compléter le benchmark ?

on va recommencer en simulant des données (varier le bruit) pour tester les cas limites et jouer sur le tune

- Pour l'instant, on était plutôt sur des méthodes de “factorisation”, réduction de dimension, y-a-t-il une volonté d'aller vers d'autres méthodes envisagées ? non

Perspectives de ce travail :

on a fait des retours aux développeurs des packages Mixomics et RGCCA : très bon retour des porteurs, les bugs ont été transmis et pourront être mobilisés lors de formations

publication des résultats

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