* installing *source* package ‘abess’ ...
** package ‘abess’ successfully unpacked and MD5 sums checked
** using staged installation
checking whether the C++ compiler works... yes
checking for C++ compiler default output file name... a.out
checking for suffix of executables...
checking whether we are cross compiling... no
checking for suffix of object files... o
checking whether the compiler supports GNU C++... yes
checking whether g++-14 -std=gnu++17 accepts -g... yes
checking for g++-14 -std=gnu++17 option to enable C++11 features... none needed
checking how to run the C++ preprocessor... g++-14 -std=gnu++17 -E
checking for gcc... gcc-14
checking whether the compiler supports GNU C... yes
checking whether gcc-14 accepts -g... yes
checking for gcc-14 option to enable C11 features... none needed
checking how to run the C preprocessor... gcc-14 -E
*****************************************************************************************
Spectra library exists.
*****************************************************************************************
*****************************************************************************************
Complier code exists in src/ directory. Install R package according to the complier code.
*****************************************************************************************
configure: creating ./config.status
config.status: creating src/Makevars
** libs
using C++ compiler: ‘g++-14 (GCC) 14.2.0’
make[1]: Entering directory '/data/gannet/ripley/R/packages/tests-devel/abess/src'
g++-14 -std=gnu++17 -I"/data/gannet/ripley/R/R-devel/include" -DNDEBUG -I ../inst/include -DR_BUILD -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/Rcpp/include' -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/RcppEigen/include' -I/usr/local/include -DC99_INLINE_SEMANTICS=0 -fopenmp -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -Wno-ignored-attributes -Wno-parentheses -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=3 -fexceptions -fstack-protector-strong -fstack-clash-protection -fcf-protection -DR_NO_REMAP -c RcppExports.cpp -o RcppExports.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/data/gannet/ripley/R/R-devel/include" -DNDEBUG -I ../inst/include -DR_BUILD -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/Rcpp/include' -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/RcppEigen/include' -I/usr/local/include -DC99_INLINE_SEMANTICS=0 -fopenmp -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -Wno-ignored-attributes -Wno-parentheses -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=3 -fexceptions -fstack-protector-strong -fstack-clash-protection -fcf-protection -DR_NO_REMAP -c api.cpp -o api.o
g++-14 -std=gnu++17 -I"/data/gannet/ripley/R/R-devel/include" -DNDEBUG -I ../inst/include -DR_BUILD -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/Rcpp/include' -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/RcppEigen/include' -I/usr/local/include -DC99_INLINE_SEMANTICS=0 -fopenmp -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -Wno-ignored-attributes -Wno-parentheses -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=3 -fexceptions -fstack-protector-strong -fstack-clash-protection -fcf-protection -DR_NO_REMAP -c normalize.cpp -o normalize.o
In file included from api.cpp:21:
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'class abessOrdinal<Eigen::Matrix<double, -1, -1> >':
api.cpp:116:90: required from here
116 | is_warm_start, exchange_num, always_select, splicing_type, sub_search);
| ^
AlgorithmGLM.h:57:29: warning: 'Eigen::MatrixXd _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::gradient(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]' was hidden [-Woverloaded-virtual=]
57 | virtual Eigen::MatrixXd gradient(T4 &X_full, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta_full) {
| ^~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1607:10: note: by 'bool abessOrdinal<T4>::gradient(T4&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&) [with T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
1607 | bool gradient(T4 &X, Eigen::MatrixXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::MatrixXd &beta, Eigen::VectorXd &coef0,
| ^~~~~~~~
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'class abessOrdinal<Eigen::SparseMatrix<double, 0, int> >':
api.cpp:173:90: required from here
173 | is_warm_start, exchange_num, always_select, splicing_type, sub_search);
| ^
AlgorithmGLM.h:57:29: warning: 'Eigen::MatrixXd _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::gradient(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]' was hidden [-Woverloaded-virtual=]
57 | virtual Eigen::MatrixXd gradient(T4 &X_full, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta_full) {
| ^~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1607:10: note: by 'bool abessOrdinal<T4>::gradient(T4&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&) [with T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
1607 | bool gradient(T4 &X, Eigen::MatrixXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::MatrixXd &beta, Eigen::VectorXd &coef0,
| ^~~~~~~~
api.cpp: In function 'Rcpp::List abessPCA_API(Eigen::MatrixXd, int, int, int, Eigen::VectorXd, Eigen::MatrixXd, int, int, int, bool, int, double, int, Eigen::MatrixXi, int, int, int, Eigen::VectorXi, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, int, int, Eigen::VectorXi, int, Eigen::VectorXi)':
api.cpp:264:9: warning: unused variable 'lambda_min' [-Wunused-variable]
264 | int lambda_min = 0, lambda_max = 0, nlambda = 100;
| ^~~~~~~~~~
api.cpp:264:25: warning: unused variable 'lambda_max' [-Wunused-variable]
264 | int lambda_min = 0, lambda_max = 0, nlambda = 100;
| ^~~~~~~~~~
api.cpp:264:41: warning: unused variable 'nlambda' [-Wunused-variable]
264 | int lambda_min = 0, lambda_max = 0, nlambda = 100;
| ^~~~~~~
In file included from api.cpp:24:
workflow.h: In instantiation of 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
api.cpp:191:98: required from here
191 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
192 | x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
193 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
194 | beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:237:12: warning: unused variable 'best_support_size' [-Wunused-variable]
237 | double best_support_size = parameters.sequence(min_loss_index).support_size;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:242:38: warning: variable 'best_test_loss' set but not used [-Wunused-but-set-variable]
242 | double best_train_loss, best_ic, best_test_loss;
| ^~~~~~~~~~~~~~
workflow.h: In instantiation of 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
api.cpp:196:107: required from here
196 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
197 | x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef, Kfold,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
198 | parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init, beta_low,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
199 | beta_high, algorithm_list_mul_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:237:12: warning: unused variable 'best_support_size' [-Wunused-variable]
237 | double best_support_size = parameters.sequence(min_loss_index).support_size;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:242:38: warning: variable 'best_test_loss' set but not used [-Wunused-but-set-variable]
242 | double best_train_loss, best_ic, best_test_loss;
| ^~~~~~~~~~~~~~
workflow.h: In instantiation of 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
api.cpp:221:110: required from here
221 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
222 | sparse_x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
223 | ic_coef, Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
224 | A_init, beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:237:12: warning: unused variable 'best_support_size' [-Wunused-variable]
237 | double best_support_size = parameters.sequence(min_loss_index).support_size;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:242:38: warning: variable 'best_test_loss' set but not used [-Wunused-but-set-variable]
242 | double best_train_loss, best_ic, best_test_loss;
| ^~~~~~~~~~~~~~
workflow.h: In instantiation of 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
api.cpp:226:119: required from here
226 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
227 | sparse_x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
228 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
229 | beta_low, beta_high, algorithm_list_mul_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:237:12: warning: unused variable 'best_support_size' [-Wunused-variable]
237 | double best_support_size = parameters.sequence(min_loss_index).support_size;
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
workflow.h:242:38: warning: variable 'best_test_loss' set but not used [-Wunused-but-set-variable]
242 | double best_train_loss, best_ic, best_test_loss;
| ^~~~~~~~~~~~~~
In file included from api.cpp:20:
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:191:98: required from here
191 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
192 | x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
193 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
194 | beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:247:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
247 | bool success = this->primary_model_fit(train_x, train_y, train_weight, this->beta, this->coef0, DBL_MAX,
| ^~~~~~~
Algorithm.h:281:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
281 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:196:107: required from here
196 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
197 | x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef, Kfold,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
198 | parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init, beta_low,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
199 | beta_high, algorithm_list_mul_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:247:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
247 | bool success = this->primary_model_fit(train_x, train_y, train_weight, this->beta, this->coef0, DBL_MAX,
| ^~~~~~~
Algorithm.h:281:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
281 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:221:110: required from here
221 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
222 | sparse_x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
223 | ic_coef, Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
224 | A_init, beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:247:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
247 | bool success = this->primary_model_fit(train_x, train_y, train_weight, this->beta, this->coef0, DBL_MAX,
| ^~~~~~~
Algorithm.h:281:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
281 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:226:119: required from here
226 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
227 | sparse_x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
228 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
229 | beta_low, beta_high, algorithm_list_mul_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:247:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
247 | bool success = this->primary_model_fit(train_x, train_y, train_weight, this->beta, this->coef0, DBL_MAX,
| ^~~~~~~
Algorithm.h:281:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
281 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::final_fitting(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
Algorithm.h:310:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
310 | this->final_fitting(train_x, train_y, train_weight, A, g_index, g_size, train_n, N);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:191:98: required from here
191 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
192 | x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
193 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
194 | beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:606:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
606 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::final_fitting(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
Algorithm.h:310:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
310 | this->final_fitting(train_x, train_y, train_weight, A, g_index, g_size, train_n, N);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:196:107: required from here
196 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
197 | x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef, Kfold,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
198 | parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init, beta_low,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
199 | beta_high, algorithm_list_mul_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:606:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
606 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::final_fitting(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
Algorithm.h:310:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
310 | this->final_fitting(train_x, train_y, train_weight, A, g_index, g_size, train_n, N);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:221:110: required from here
221 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
222 | sparse_x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
223 | ic_coef, Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
224 | A_init, beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:606:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
606 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::final_fitting(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
Algorithm.h:310:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
310 | this->final_fitting(train_x, train_y, train_weight, A, g_index, g_size, train_n, N);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:226:119: required from here
226 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
227 | sparse_x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
228 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
229 | beta_low, beta_high, algorithm_list_mul_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:606:14: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
606 | bool success =
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'bool Algorithm<T1, T2, T3, T4>::splicing(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
Algorithm.h:427:39: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::get_A(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, int, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
427 | bool exchange = this->splicing(*X_U, y, A_U, I_U, C_max, beta_U, coef0, bd_U, weights, g_index_U,
| ~~~~~~^~~~~~~~
Algorithm.h:304:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
304 | this->get_A(train_x, train_y, A, I, C_max, this->beta, this->coef0, this->bd, T0, train_weight, g_index, g_size,
| ~~~~~~^~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:191:98: required from here
191 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
192 | x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
193 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
194 | beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:528:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
528 | bool success = this->primary_model_fit(X_A_exchage, y, weights, beta_A_exchange, coef0_A_exchange,
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'bool Algorithm<T1, T2, T3, T4>::splicing(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
Algorithm.h:427:39: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::get_A(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, int, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
427 | bool exchange = this->splicing(*X_U, y, A_U, I_U, C_max, beta_U, coef0, bd_U, weights, g_index_U,
| ~~~~~~^~~~~~~~
Algorithm.h:304:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
304 | this->get_A(train_x, train_y, A, I, C_max, this->beta, this->coef0, this->bd, T0, train_weight, g_index, g_size,
| ~~~~~~^~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:196:107: required from here
196 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::MatrixXd>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
197 | x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef, Kfold,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
198 | parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init, beta_low,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
199 | beta_high, algorithm_list_mul_dense);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:528:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
528 | bool success = this->primary_model_fit(X_A_exchage, y, weights, beta_A_exchange, coef0_A_exchange,
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'bool Algorithm<T1, T2, T3, T4>::splicing(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
Algorithm.h:427:39: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::get_A(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, int, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
427 | bool exchange = this->splicing(*X_U, y, A_U, I_U, C_max, beta_U, coef0, bd_U, weights, g_index_U,
| ~~~~~~^~~~~~~~
Algorithm.h:304:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
304 | this->get_A(train_x, train_y, A, I, C_max, this->beta, this->coef0, this->bd, T0, train_weight, g_index, g_size,
| ~~~~~~^~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:221:110: required from here
221 | out_result = abessWorkflow<Eigen::VectorXd, Eigen::VectorXd, double, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
222 | sparse_x, y_vec, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
223 | ic_coef, Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
224 | A_init, beta_low, beta_high, algorithm_list_uni_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:528:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
528 | bool success = this->primary_model_fit(X_A_exchage, y, weights, beta_A_exchange, coef0_A_exchange,
| ^~~~~~~
Algorithm.h: In instantiation of 'bool Algorithm<T1, T2, T3, T4>::splicing(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
Algorithm.h:427:39: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::get_A(T4&, T1&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int&, T2&, T3&, Eigen::VectorXd&, int, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, double, double&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]'
427 | bool exchange = this->splicing(*X_U, y, A_U, I_U, C_max, beta_U, coef0, bd_U, weights, g_index_U,
| ~~~~~~^~~~~~~~
Algorithm.h:304:15: required from 'void Algorithm<T1, T2, T3, T4>::fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, int, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
304 | this->get_A(train_x, train_y, A, I, C_max, this->beta, this->coef0, this->bd, T0, train_weight, g_index, g_size,
| ~~~~~~^~~~~
workflow.h:218:49: required from 'Rcpp::List abessWorkflow(T4&, T1&, int, int, int, Eigen::VectorXd, int, int, bool, int, double, int, Parameters, int, Eigen::VectorXi, bool, int, bool, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double, double, std::vector<Algorithm<T1, T2, T3, T4>*>) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Rcpp::List = Rcpp::Vector<19>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
218 | algorithm_list[algorithm_index]->fit(data.x, data.y, data.weight, data.g_index, data.g_size, data.n, data.p,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
219 | data.g_num);
| ~~~~~~~~~~~
api.cpp:226:119: required from here
226 | out_result = abessWorkflow<Eigen::MatrixXd, Eigen::MatrixXd, Eigen::VectorXd, Eigen::SparseMatrix<double>>(
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
227 | sparse_x, y, n, p, normalize_type, weight, algorithm_type, path_type, is_warm_start, ic_type, ic_coef,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
228 | Kfold, parameters, screening_size, g_index, early_stop, thread, sparse_matrix, cv_fold_id, A_init,
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
229 | beta_low, beta_high, algorithm_list_mul_sparse);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Algorithm.h:528:18: warning: unused variable 'success' [-Wunused-variable]
528 | bool success = this->primary_model_fit(X_A_exchage, y, weights, beta_A_exchange, coef0_A_exchange,
| ^~~~~~~
g++-14 -std=gnu++17 -I"/data/gannet/ripley/R/R-devel/include" -DNDEBUG -I ../inst/include -DR_BUILD -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/Rcpp/include' -I'/data/gannet/ripley/R/test-dev/RcppEigen/include' -I/usr/local/include -DC99_INLINE_SEMANTICS=0 -fopenmp -fpic -g -O2 -Wall -pedantic -mtune=native -Wno-ignored-attributes -Wno-parentheses -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=3 -fexceptions -fstack-protector-strong -fstack-clash-protection -fcf-protection -DR_NO_REMAP -c utilities.cpp -o utilities.o
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'double _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::loss_function(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:85:20: required from here
85 | virtual double loss_function(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:87:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
87 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:88:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
88 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:89:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
89 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'void _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::sacrifice(T4&, T4&, T1&, T2&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:99:18: required from here
99 | virtual void sacrifice(T4 &X, T4 &XA, T1 &y, T2 &beta, T2 &beta_A, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:104:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
104 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool abessMLm<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:981:10: required from here
981 | bool primary_model_fit(T4 &x, Eigen::MatrixXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::MatrixXd &beta,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:987:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
987 | int n = x.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:989:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
989 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'double _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::loss_function(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:85:20: required from here
85 | virtual double loss_function(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:87:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
87 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:88:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
88 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:89:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
89 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'void _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::sacrifice(T4&, T4&, T1&, T2&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:99:18: required from here
99 | virtual void sacrifice(T4 &X, T4 &XA, T1 &y, T2 &beta, T2 &beta_A, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:104:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
104 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'double _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::loss_function(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:85:20: required from here
85 | virtual double loss_function(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:87:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
87 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:88:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
88 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:89:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
89 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'void _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::sacrifice(T4&, T4&, T1&, T2&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:99:18: required from here
99 | virtual void sacrifice(T4 &X, T4 &XA, T1 &y, T2 &beta, T2 &beta_A, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:104:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
104 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool abessMLm<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::MatrixXd&, Eigen::VectorXd&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::MatrixXd = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:981:10: required from here
981 | bool primary_model_fit(T4 &x, Eigen::MatrixXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::MatrixXd &beta,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:987:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
987 | int n = x.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:989:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
989 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'double _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::loss_function(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, double) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:85:20: required from here
85 | virtual double loss_function(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:87:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
87 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:88:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
88 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:89:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
89 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'void _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::sacrifice(T4&, T4&, T1&, T2&, T2&, T3&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, int) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:99:18: required from here
99 | virtual void sacrifice(T4 &X, T4 &XA, T1 &y, T2 &beta, T2 &beta_A, T3 &coef0, Eigen::VectorXi &A,
| ^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:104:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
104 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_approx_newton_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:1586:44: required from 'bool abessGamma<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, double&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
1586 | return this->_approx_newton_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1575:10: required from here
1575 | bool primary_model_fit(T4 &X, Eigen::VectorXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::VectorXd &beta, double &coef0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:178:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
178 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:179:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
179 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:180:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
180 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_IRLS_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:1589:35: required from 'bool abessGamma<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, double&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
1589 | return this->_IRLS_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1575:10: required from here
1575 | bool primary_model_fit(T4 &X, Eigen::VectorXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::VectorXd &beta, double &coef0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:238:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
238 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:239:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
239 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:240:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
240 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_approx_newton_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:77:26: required from 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::primary_model_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
77 | return this->_approx_newton_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:71:18: required from here
71 | virtual bool primary_model_fit(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, double loss0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:178:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
178 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:179:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
179 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:180:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
180 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_IRLS_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:80:26: required from 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::primary_model_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
80 | return this->_IRLS_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:71:18: required from here
71 | virtual bool primary_model_fit(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, double loss0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:238:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
238 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:239:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
239 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:240:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
240 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_approx_newton_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:1586:44: required from 'bool abessGamma<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, double&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
1586 | return this->_approx_newton_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1575:10: required from here
1575 | bool primary_model_fit(T4 &X, Eigen::VectorXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::VectorXd &beta, double &coef0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:178:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
178 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:179:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
179 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:180:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
180 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_IRLS_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T3 = double; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:1589:35: required from 'bool abessGamma<T4>::primary_model_fit(T4&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, Eigen::VectorXd&, double&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
1589 | return this->_IRLS_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:1575:10: required from here
1575 | bool primary_model_fit(T4 &X, Eigen::VectorXd &y, Eigen::VectorXd &weights, Eigen::VectorXd &beta, double &coef0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:238:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
238 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:239:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
239 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:240:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
240 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_approx_newton_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:77:26: required from 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::primary_model_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
77 | return this->_approx_newton_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:71:18: required from here
71 | virtual bool primary_model_fit(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, double loss0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:178:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
178 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:179:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
179 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:180:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
180 | int M = y.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h: In instantiation of 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::_IRLS_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]':
AlgorithmGLM.h:80:26: required from 'bool _abessGLM<T1, T2, T3, T4>::primary_model_fit(T4&, T1&, Eigen::VectorXd&, T2&, T3&, double, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&, Eigen::VectorXi&) [with T1 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T2 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; T3 = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; T4 = Eigen::Matrix<double, -1, -1>; Eigen::VectorXd = Eigen::Matrix<double, -1, 1>; Eigen::VectorXi = Eigen::Matrix<int, -1, 1>]'
80 | return this->_IRLS_fit(X, y, weights, beta, coef0, loss0, A, g_index, g_size);
| ~~~~~~^~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:71:18: required from here
71 | virtual bool primary_model_fit(T4 &X, T1 &y, Eigen::VectorXd &weights, T2 &beta, T3 &coef0, double loss0,
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~
AlgorithmGLM.h:238:13: warning: unused variable 'n' [-Wunused-variable]
238 | int n = X.rows();
| ^
AlgorithmGLM.h:239:13: warning: unused variable 'p' [-Wunused-variable]
239 | int p = X.cols();
| ^
AlgorithmGLM.h:240:13: warning: unused variable 'M' [-Wunused-variable]
240 | int M = y.cols();
| ^
g++-14 -std=gnu++17 -shared -L/usr/local/gcc14/lib64 -L/usr/local/lib64 -o abess.so RcppExports.o api.o normalize.o utilities.o -fopenmp
make[1]: Leaving directory '/data/gannet/ripley/R/packages/tests-devel/abess/src'
make[1]: Entering directory '/data/gannet/ripley/R/packages/tests-devel/abess/src'
make[1]: Leaving directory '/data/gannet/ripley/R/packages/tests-devel/abess/src'
installing to /data/gannet/ripley/R/packages/tests-devel/abess.Rcheck/00LOCK-abess/00new/abess/libs
** R
** data
*** moving datasets to lazyload DB
** inst
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
** building package indices
** installing vignettes
** testing if installed package can be loaded from temporary location
** checking absolute paths in shared objects and dynamic libraries
** testing if installed package can be loaded from final location
** testing if installed package keeps a record of temporary installation path
* DONE (abess)