problème avec l'ALD et PHP

**Sylvain255** · 18/12/2024, 17h21

Bonjour,
tout le code et toutes les données sont dans TEMP.zip, en fait j'ai le script R ALD.R sur un serveur dédié, j'écris des fichiers texte avec les coefficients etc et je voudrais faire la prédiction en PHP, le tableau vraiesMesure est juste je l'ai vérifié, l'individu est passé par son $id en paramètre du PHP, le problème est que j'obtiens une mauvaise prédiction. Je suis vraiment bloqué, pourriez-vous m'aider SVP ?

**CosmoKnacki** · 21/12/2024, 21h22

J'ai relevé quelques bizarreries dans le fichier php. Voici une version commentée:

Code php :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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<?php
require_once '../lib_observatoria.php';
 
needRegistered();
 
$debug = 1;
$id = getInt('id');
$observatoire = getObservatoireOfIndividu($id);
$nomObservatoire = getNomObservatoire($observatoire);
$nomInd = getNomIndividu($id);
 
// Cette ligne est bizarre, il y a une concaténation dans le vide:                           ici ↴    
header_(traduit('contrib_interface') . ' > ' . $nomObservatoire . ' > ' . traduit('individual')) . ' > ' . $nomInd . ' > ' . traduit('predict_ald');
?>
 
 
</head>
<body> <!-- plutôt que d'écrire < ? php echo traduit('home');  ? >, utilise des short-tags < ? = traduit('home') ? > -->
       <!-- mieux vaut utiliser des entités html &gt; pour les '>'. Tu peux aussi passer tes sorties texte par htmlspecialchars() --> 
<a href="../"><?= traduit('home') ?></a> &gt;
<a href="index.php"><?= traduit('contrib_interface') ?></a> &gt;
<a href="observatoire.php?id=<?= $observatoire ?>"><?= $nomObservatoire ?></a> &gt;
<?= htmlspecialchars(traduit('individual') . " > $nomInd > " . traduit('predict_ald')) ?> 
 
<?php
 
function loadCsv($filename) {
    $data = [];
    if (($handle = fopen($filename, "r")) !== FALSE) {
        $headers = fgetcsv($handle); // Lire les en-têtes
        if ($headers === FALSE || empty($headers)) {
            throw new Exception("Fichier CSV vide ou en-têtes manquants.");
        }
        array_shift($headers); // Ignorer la première colonne (clés)
        while (($row = fgetcsv($handle)) !== FALSE) {
            $key = array_shift($row); // Utiliser la première colonne comme clé
            $data[$key] = array_combine($headers, $row);
        }
        fclose($handle);
    } else {
        throw new Exception("Impossible d'ouvrir le fichier : $filename");
    }
    return $data;
}
 
// Fonction pour prédire la classe avec LDA, avec pondération des axes
function predictLDA($newData, $scaling, $globalStats, $prior) {
    $scores = [];
    global $debug;
 
 
    foreach ($prior as $class => $priorValue) {
        $scores[$class] = 0; // Initialiser le score pour chaque classe
 
        foreach ($newData as $var => $value) {
            if (!isset($globalStats[$var]) || !isset($scaling[$var])) {
                if ($debug) echo "Variable ignorée : $var<br />";
                continue;
            }
 
            // Centrer et normaliser avec les moyennes et écarts-types globaux
            $mean = $globalStats[$var]['mean'];
            $sd = $globalStats[$var]['sd'];
            $standardizedValue = ($value - $mean) / $sd;
            if ($debug) echo "Variable: $var, Valeur: $value, Moyenne: $mean, Écart-type: $sd, Valeur normalisée: $standardizedValue<br />";
 
            // Calculer la contribution pondérée pour chaque discriminant
            foreach ($scaling[$var] as $ld => $coefficient) {
                $contribution = $standardizedValue * $coefficient ;
                $scores[$class] += $contribution;
 
                if ($debug)
                    echo "Classe: $class, Variable: $var, LD: $ld, Coefficient: $coefficient, Contribution: $contribution<br />";
            }
        }
 
        // Ajouter la probabilité à priori
        $scores[$class] += log($prior[$class]['x']);
    }
 
    if ($debug) {
        echo "Scores calculés :<br />";
        echoPre($scores);
    }
 
    // Retourner la classe avec le score maximum
    return array_keys($scores, max($scores))[0];
    // peut-être plus clair et ne nécessitant pas la création d'un tableau (ephémère) avec PHP >= 8.4:
    // return array_find_key($scores, fn($s) => $s === max($scores));
}
?>
<h1><?php echo traduit('contrib_interface').' > '.$nomObservatoire.' > '.traduit('individual').' > '.$nomInd.' > '.traduit('predict_ald'); ?></h1>
<?php apresBody(); ?>
<br /><br />
<?php
// '../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/ est répété 11 fois dans le code
// définir une variable genre $path = "../admin_expert/ALD/$observatoire/"; 
 
echo is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/coefficients_lda.csv')?1:0;
echo is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/global_stats.csv')?1:0;
echo is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/prior_lda.csv')?1:0;
 
if (!is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/coefficients_lda.csv') ||
    !is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/global_stats.csv') ||
    !is_file('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/prior_lda.csv') ) {
    ?>
    <div style="font-size:14px; font-weight:bold; color:red">
        <?= traduit('no_ald') ?>
    </div>
    <?php
}
else {
 
    // Charger les fichiers CSV
 
    $scaling = loadCsv('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/coefficients_lda.csv');
    $globalStatsCsv = loadCsv('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/global_stats.csv');
    $prior = loadCsv('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/prior_lda.csv');
 
    // Reformater globalStats
    $globalStats = [];
 
    foreach ($globalStatsCsv as $var => $stats) {
        $globalStats[$var] = [
            'mean' => $stats['mean'],
            'sd' => $stats['sd']
        ];
    }
 
    echo "globalStats<br>";
    echoPre($globalStats);
    echo "scaling<br>";
    echoPre($scaling);
 
    $prior = loadCsv('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/prior_lda.csv');
 
    echo "prior<br>";
    echoPre($prior);
 
    $mesuresTemp = explode("\n", file_get_contents('../admin_expert/ALD/' . $observatoire . '/mesures.txt'));
 
    $mesures = array();
    $mesuresObservatoire = getMesuresIdsOfObservatoire($observatoire);
    $vraiesMesures = array();
 
    foreach($mesuresTemp as $mt) {
        $mesureId = getMesureId($mt);
 
        if (in_array($mesureId, $mesuresObservatoire)) {
            $specimens = getSpecimensOfIndividu($id);
            $nb_specimens = count($specimens);
            // $n = count($specimens); // ne sert à rien
            $m = 0;
            $faux = 0;
 
 
            foreach ($specimens as $specimen) {
                $mm = getMoyenne(getMesuresOfSpecimen2($mesureId, $specimen)); //moyenne de la mesure du spécimen
 
                // si $mm est un nombre, alors le test $mm !== '' sera toujours false
                if ($mm!=='')   // peut-être: if ($mm !== 0) ?
                    $m += $mm;
                else
                    $faux++;
            }
 
            $m /= $nb_specimens; //$m /= $n;
 
            // if ($m === '' || $faux === $nb_specimens)
            // $m est un nombre, pas une chaîne. Donc le test strict $m === '' sera toujours false
 
            // suggestion: on le compare à 0, sa valeur initiale.
            if ($m === 0 || $faux === $nb_specimens)
                $m = getMoyenneMesureTaxon($mesureId, $observatoire, getTaxonOfSpecimen($specimen));
 
            // moyenne de la mesure du taxon
            if ($m === 0) // if ($m==='')
                $m = getMoyenneMesure($mesureId, $observatoire); // moyenne de la mesure 
 
            // code bizarre: les deux if précédents testent la même condition $m === 0
 
            $vraiesMesures['x' . $mesureId] = $m;
        }
    }
 
    if ($debug)
        echoPre($vraiesMesures);
 
    // Prédire la classe
    $predictedClass = predictLDA($vraiesMesures, $scaling, $globalStats, $prior);
 
    echo traduit('predicted_class') . $predictedClass;
 
}
 
?>
</body>
</html>

Indente scrupuleusement ton code, aère-le et évite les lignes trop longues.

problème avec l'ALD et PHP

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