Incompatibilité entre les fonctions R de base ?

Bonjour,

La minuscule fonction suivante semble poser des problèmes :

Code:

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truc = function(b) { inData = as.matrix(read.table("inputs.txt")) outData = as.matrix(read.table("outputs.txt"))   if (b) { s = svd(outData) ; basis = s$v[,1:3] embedding = outData %*% basis #write(t(embedding),"embedding.txt",ncolumns=3) } else embedding = as.matrix(read.table("embedding.txt"))   testInds = c(5,2,16) trainInds = c(8, 4, 22, 3, 21, 11, 12, 23, 26, 27, 20, 17, 15, 24, 19, 29, 33, 18, 25, 30, 14, 9, 6, 32, 28, 10, 31, 7, 13, 1) p = ppr( inData[trainInds,],embedding[trainInds,1],nterms=6 ) ; p }

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Résultats :

Code:

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> truc(F) Call: ppr(x = inData[trainInds, ], y = embedding[trainInds, 1], nterms = 6)   Goodness of fit: 6 terms 0.1178330   > truc(T)   *** caught segfault *** address 0x41ab000, cause 'memory not mapped' Erreur de segmentation

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Après plusieurs heures de débuggage en obtenant ces résultats, je me dis "comment une SVD peut "perturber" la fonction ppr ?!". ça semble ridicule =/

Note 1 : inputs.txt, outputs.txt et embedding.txt sont des matrices à 33 rangées, et respectivement 3, 200 et 3 colonnes.
Note 2 : il y a un paquet de trucs sans intérêt dans mon .RData, dont peut-être des choses conflictuelles.. j'essaye en effaçant tout ça pour voir.
[EDIT : c'est exactement le même bug avec .RData et .Rhistory vides ! J'y comprends rien]

Et c'est pas fini : le bug semble dépendant de la machine ; au bureau j'obtiens le même plantage, mais pour un jeu de données légèrement différent. Youpi..

Si vous avez une idée, merci d'avance :-)

Parfois j'ai droit à un backtrace :

Code:

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> truc(T)   *** caught segfault *** address 0x3b61000, cause 'memory not mapped'   Traceback: 1: .Fortran(R_smart, as.integer(ml), as.integer(mu), as.integer(p), as.integer(q), as.integer(n), as.double(weights), as.double(t(x)), as.double(t(y)), as.double(ww), smod = double(msmod), as.integer(msmod), double(nsp), as.integer(nsp), double(ndp), as.integer(ndp), edf = double(ml)) 2: ppr.default(inData[trainInds, ], embedding[trainInds, 1], nterms = 6) 3: ppr(inData[trainInds, ], embedding[trainInds, 1], nterms = 6) 4: truc(T)

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..mais n'ai guère envie d'aller fouiller le code Fortran :-)

Parfois aussi c'est un bus error ..etc. Que du bonheur. même après vidage de .RData .Rhistory et reboot. J'ai également vérifié les fichiers de matrices : ils contiennent bien de bonnes vieilles matrices numériques. Très bizarre tout ça =/

Je me sens un peu seul mais ai peut-être une piste :
"This code is extremely sensitive to the compiler used" (dans les détails de l'aide help(ppr) ).

D'ailleurs en utilisant les SVR (support vector regression) le code - global, pas juste l'exemple ci-dessus - ne segfault pas. Je vais finir par réimplémenter ppr() ?! =/ Enfin ça m'intéresse de le coder, mais ce sera jamais aussi rapide que le ppr Fortran codé quasi exclusivement avec des if et des goto, avec 3 lignes de commentaires pour 300 lignes de codes :)