analiza_trained_models

Load the summary from different machines

We collect the individual results through the different workers at apii01:

• cd /home/svo/git/Carmenes/pyterpol/grids_ABS
• Foreach i in {175|177|179|241} {
• scp svo@138.100.82.i:/home/svo/PHOENIX_INTERP_8795_8840/spec1d/arch_1D.csv .
• mv arch_results-1D_?.csv arch_results-1D_i.csv
• }
• cat arch_results-1D_*.csv > ./PHOENIX_INTERP_8795_8840/spec1d/arch_results-1D_0.csv

Now we can proceed with the current arch_results-1D_0.csv file

Preparation of the analysis

Let’s have a look into the global picture, and then, it is time to collect lower values for the figures. We present the summary of Errors

p = ggplot(dat,aes(x=Param, y=Error)) + 
  geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=8,
                outlier.size=4) + 
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.1) +
  geom_jitter(shape=16, position=position_jitter(0.2))
p

## `stat_bindot()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

#
noms = c("Vsini","Temp","Log(G)","Zeta")
for (i in unique(dat$Param)) {
  ss=summary(dat[dat$Param==i,"Error"],digits=6)
  ds= t(data.frame("Errors"=as.vector(ss)))
  colnames(ds)=names(ss)
  idx = as.numeric(as.character(i)) + 1
  print(xtable( ds,caption=paste0(
    "Summary of the distilled models as per variable: ",noms[idx]), 
    digits=c(4,4,4,4,4,4,4)),type="html")
}

Summary of the distilled models as per variable: Vsini

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
Errors	0.0002	0.0013	0.0025	0.0065	0.0058	0.0854

Summary of the distilled models as per variable: Temp

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
Errors	0.0002	0.0015	0.0054	0.0178	0.0094	0.0848

Summary of the distilled models as per variable: Log(G)

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
Errors	0.0009	0.0112	0.0240	0.0331	0.0459	0.0987

Summary of the distilled models as per variable: Zeta

	Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
Errors	0.0009	0.0030	0.0045	0.0153	0.0088	0.2282

The model selection step can follow now.

#
threshold = c(0.0005,0.0005,0.002,0.002)
for (i in levels(dat$Param)) {
  idx = as.numeric(as.character(i)) + 1
  print(xtable(dat[(dat$Param==i & dat$Error<
                     threshold[as.numeric(i)+1]),],
               digits=c(0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,4,0,0),
               caption=paste0("Models for ",noms[idx], 
                  ", Error < ", threshold[as.numeric(i)+1]))
        ,type="html")
}

Models for Vsini, Error < 5e-04

	From	To	Width	Chunk	PID	MQ	Incog	Error	CVOL	NN	Iter	LrnStp	Param	Date
4	8795	8840	512	0	15570	175	14193	0.00041	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 00:57:12
41	8795	8840	512	0	30578	175	12819	0.00042	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 01:18:29
42	8795	8840	512	0	21932	175	12819	0.00043	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 02:49:25
43	8795	8840	512	0	13161	175	12819	0.00031	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 04:20:20
47	8795	8840	512	1	9892	175	12819	0.00031	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 10:24:07
48	8795	8840	512	1	25660	175	12819	0.00032	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 15:29:47
50	8795	8840	512	1	8262	175	12819	0.00048	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 18:31:44
53	8795	8840	512	2	14492	175	12819	0.00020	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-04 23:04:50
58	8795	8840	512	3	2110	175	12819	0.00042	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-05 06:39:52
59	8795	8840	512	3	11116	175	12819	0.00034	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-05 19:29:52
65	8795	8840	512	0	26653	175	10649	0.00019	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:7:0	200	0.0007	0	2019-10-06 16:26:05
67	8795	8840	512	1	14884	175	12819	0.00018	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	200	0.0007	0	2019-10-06 21:56:42
68	8795	8840	512	1	24976	175	12819	0.00045	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-06 23:27:44
73	8795	8840	512	2	12546	175	12819	0.00022	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-07 07:02:57
75	8795	8840	512	2	27481	175	12819	0.00042	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-07 10:05:15
80	8795	8840	512	3	28744	175	12819	0.00047	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-07 17:40:50
90	8795	8840	512	1	16186	175	12819	0.00032	5:27#10:19#10:11#0:0#10:5	1:9:0:0	110	0.0007	0	2019-10-09 17:33:41

Models for Temp, Error < 5e-04

	From	To	Width	Chunk	PID	MQ	Incog	Error	CVOL	NN	Iter	LrnStp	Param	Date
134	8795	8840	512	2	12322	175	8035	0.00049	2:9#4:7#8:5#16:5#16:3	1:7:30	75	0.0010	1	2020-01-11 20:06:45
135	8795	8840	512	2	683	175	10819	0.00049	2:11#4:9#8:7#16:5#32:3	1:9:20	75	0.0010	1	2020-01-11 21:27:32
136	8795	8840	512	2	27136	175	9477	0.00045	2:9#4:7#8:5#32:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-11 23:03:18
137	8795	8840	512	2	14603	175	15385	0.00046	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-12 00:24:08
143	8795	8840	512	2	17916	175	9477	0.00044	2:9#4:7#8:5#32:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-12 19:05:21
144	8795	8840	512	2	5373	175	15385	0.00040	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-12 20:26:00
400	8795	8840	512	2	29608	179	10703	0.00023	2:11#4:9#8:7#16:5#32:3	1:9:20	75	0.0010	1	2020-01-11 11:55:13
402	8795	8840	512	2	13990	179	15313	0.00026	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-11 14:20:14
403	8795	8840	512	2	22530	179	15295	0.00024	2:13#4:9#8:7#32:5#64:3	1:7:9	75	0.0010	1	2020-01-11 15:34:56
404	8795	8840	512	3	30980	179	7887	0.00036	2:9#4:7#8:5#16:5#16:3	1:7:30	75	0.0010	1	2020-01-11 16:49:49
406	8795	8840	512	3	15766	179	9405	0.00035	2:9#4:7#8:5#32:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-11 19:14:43
407	8795	8840	512	3	23760	179	15313	0.00035	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-11 20:29:27
409	8795	8840	512	3	10166	179	15295	0.00029	2:13#4:9#8:7#32:5#64:3	1:7:9	75	0.0010	1	2020-01-11 23:02:27
413	8795	8840	512	5	11583	179	15313	0.00038	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-12 03:58:17
414	8795	8840	512	5	20041	179	15295	0.00043	2:13#4:9#8:7#32:5#64:3	1:7:9	75	0.0010	1	2020-01-12 05:13:17
415	8795	8840	512	6	28512	179	7887	0.00037	2:9#4:7#8:5#16:5#16:3	1:7:30	75	0.0010	1	2020-01-12 06:28:28
416	8795	8840	512	6	4857	179	10703	0.00039	2:11#4:9#8:7#16:5#32:3	1:9:20	75	0.0010	1	2020-01-12 07:43:29
418	8795	8840	512	6	21465	179	15313	0.00034	2:11#4:9#8:7#32:5#64:3	1:9:9	75	0.0010	1	2020-01-12 10:09:06
419	8795	8840	512	6	29923	179	15295	0.00032	2:13#4:9#8:7#32:5#64:3	1:7:9	75	0.0010	1	2020-01-12 11:24:04

Models for Log(G), Error < 0.002

	From	To	Width	Chunk	PID	MQ	Incog	Error	CVOL	NN	Iter	LrnStp	Param	Date
470	8795	8840	2048	1	27513	181	12829	0.00087	2:21#4:19#8:17#16:15#16:13#16:11#16:9	1:12:12	100	0.0008	2	2020-01-18 20:42:12

Models for Zeta, Error < 0.002

	From	To	Width	Chunk	PID	MQ	Incog	Error	CVOL	NN	Iter	LrnStp	Param	Date
696	8795	8840	512	2	45907	181	4981	0.00196	2:19#4:15#8:11#16:7#16:5	1:12:12:12	75	0.0010	3	2020-01-10 12:00:16
728	8795	8840	512	2	45177	181	6257	0.00191	2:19#4:15#8:11#16:7#16:5#32:3	1:12:12:12:12	75	0.0005	3	2020-01-16 07:06:20
750	8795	8840	2048	1	52752	181	18333	0.00195	2:19#4:15#8:11#16:7#32:3	1:8:8:8:8	75	0.0005	3	2020-01-22 12:29:59
774	8795	8840	512	5	36638	181	16157	0.00132	4:111#8:55#16:27#32:13	1:8:8:8:20	175	0.0005	3	2020-01-27 23:35:56
779	8795	8840	512	3	17447	181	16157	0.00168	4:111#8:55#16:27#32:13	1:8:8:8:20	175	0.0005	3	2020-01-28 23:54:58
802	8795	8840	512	5	17306	88	19083	0.00183	2:49#4:15#8:11#16:7#32:3	1:20:50	199	0.0005	3	2020-01-22 14:58:17
806	8795	8840	512	5	17853	88	19083	0.00132	2:49#4:15#8:11#16:7#32:3	1:20:50	199	0.0005	3	2020-01-23 00:30:55
813	8795	8840	512	5	24758	88	17947	0.00187	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:20:50	199	0.0005	3	2020-01-23 17:12:53
814	8795	8840	512	5	4035	88	12327	0.00140	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:20:30	199	0.0005	3	2020-01-23 19:05:22
818	8795	8840	512	2	23496	88	19083	0.00093	2:49#4:15#8:11#16:7#32:3	1:20:50	199	0.0005	3	2020-01-24 14:57:46
819	8795	8840	512	2	1632	88	17947	0.00172	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:20:50	199	0.0005	3	2020-01-24 16:50:56
820	8795	8840	512	2	13749	88	12327	0.00170	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:20:30	199	0.0005	3	2020-01-24 18:43:19
826	8795	8840	512	2	23818	88	12327	0.00188	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:20:30	199	0.0005	3	2020-01-25 19:18:33
828	8795	8840	512	5	18884	88	17115	0.00158	2:49#4:15#8:11#16:7#64:3	1:9:9:9:20	199	0.0005	3	2020-01-26 13:23:42
841	8795	8840	512	3	10762	88	17457	0.00146	2:49#4:25#8:15#16:9#32:3	1:9:9:50	199	0.0005	3	2020-01-27 17:45:39

Then the full list of details

print(xtable(dat, digits=c(0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,0,0,4,0,0),
               caption="Full table of experiments"),type="html")   

Full table of experiments

	From	To	Width	Chunk	PID	MQ	Incog	Error	CVOL	NN	Iter	LrnStp	Param	Date
1	8795	8840	512	0	12103	175	14193	0.00147	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-29 20:28:41
2	8795	8840	512	0	2521	175	14193	0.00204	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-29 21:58:01
3	8795	8840	512	0	25113	175	14193	0.00211	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-29 23:27:44
4	8795	8840	512	0	15570	175	14193	0.00041	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 00:57:12
5	8795	8840	512	0	5923	175	14193	0.00155	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 02:26:46
6	8795	8840	512	1	28518	175	14193	0.00392	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 03:56:13
7	8795	8840	512	1	19293	175	14193	0.00735	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 05:25:42
8	8795	8840	512	1	9541	175	14193	0.00141	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 06:54:58
9	8795	8840	512	1	32032	175	14193	0.00159	5:17#10:9#0:0#0:0#10:3	1:11:0:0	110	0.0007	0	2019-09-30 08:24:15
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