§
    qŠtjô—  ã                   ó"	  — d Z ddlZddlmZmZ ddlZddlZddlZddl	m
Z
 ddlmZ ddlmZ ddlmZmZmZ ddlmZmZ dd	lmZmZmZmZmZmZmZmZ dd
lm Z  ddl!m"Z"m#Z# ddl$m%Z%m&Z&m'Z' ddl(m)Z)m*Z* ddl+m,Z, ddl-m.Z.m/Z/ ddl0m1Z1 ddl2m3Z3m4Z4 ddl5m6Z6m7Z7m8Z8m9Z9m:Z: ddl;m<Z<m=Z= ddl>m?Z? ddl@mAZAmBZBmCZC ddlDmEZEmFZF  e?d¦  «        ZG e¦   «         ZHeG I                    eHjJ        jK        ¦  «        ZLeHjM        eL         eH_M        eHjJ        eL         eH_J         e¦   «         ZNeG I                    eNjJ        jK        ¦  «        ZLeNjM        eL         eN_M        eNjJ        eL         eN_J        d„ ZOejP         Q                    d eeFeEz   dddddœdddddœdddd œdddd!œgg d"¢¦  «        ¦  «        d#„ ¦   «         ZRd$„ ZSejP         Q                    d%eFeEz   ¦  «        d&„ ¦   «         ZT G d'„ d(e¦  «        ZUd)„ ZVd*„ ZWd+„ ZXd,„ ZYd-„ ZZd.„ Z[d/„ Z\ejP        j]        d0„ ¦   «         Z^ejP        j]        d1„ ¦   «         Z_d2„ Z`ejP        j]        d3„ ¦   «         Zad4„ Zbdbd6„Zcd7„ Zdd8„ Zed9„ Zfd:„ Zgd;„ Zhd<„ Zi G d=„ d>e¦  «        Zj G d?„ d@e¦  «        ZkejP         Q                    dAeeg¦  «        ejP         Q                    dBddg¦  «        ejP         Q                    dCddg¦  «        ejP         Q                    dDdEdFg¦  «        dG„ ¦   «         ¦   «         ¦   «         ¦   «         ZldH„ ZmdI„ ZndJ„ ZodK„ ZpdL„ ZqdM„ ZrdN„ ZsdO„ ZtdP„ ZudQ„ ZvdR„ ZwejP         Q                    dS e edT¬U¦  «        ¦  «        df e edT¬U¦  «        ¦  «        df e e"¦   «         ¦  «        df e e4¦   «         ¦  «        dfg¦  «        dV„ ¦   «         Zx e
d¬W¦  «        ejP         Q                    dX e edT¬Y¦  «        dT¬Z¦  «         e edT¬Y¦  «        dT¬Z¦  «        g¦  «        d[„ ¦   «         ¦   «         ZyejP         Q                    d\e8d]d]fe7d^d_fe6d^d]fg¦  «         e
d¬W¦  «        d`„ ¦   «         ¦   «         ZzejP         Q                    dX e edT¬Y¦  «        dT¬Z¦  «         e edT¬Y¦  «        dT¬Z¦  «        g¦  «        da„ ¦   «         Z{dS )czE
Testing for the bagging ensemble module (sklearn.ensemble.bagging).
é    N)ÚcycleÚproduct)Úconfig_context)ÚBaseEstimator)ÚCalibratedClassifierCV)Úload_diabetesÚ	load_irisÚmake_hastie_10_2)ÚDummyClassifierÚDummyRegressor)ÚAdaBoostClassifierÚAdaBoostRegressorÚBaggingClassifierÚBaggingRegressorÚHistGradientBoostingClassifierÚHistGradientBoostingRegressorÚRandomForestClassifierÚRandomForestRegressor)ÚSelectKBest)ÚLogisticRegressionÚ
Perceptron)ÚGridSearchCVÚParameterGridÚtrain_test_split)ÚKNeighborsClassifierÚKNeighborsRegressor)Úmake_pipeline)ÚFunctionTransformerÚscale)ÚSparseRandomProjection)ÚSVCÚSVR)Ú"ConsumingClassifierWithOnlyPredictÚ)ConsumingClassifierWithoutPredictLogProbaÚ&ConsumingClassifierWithoutPredictProbaÚ	_RegistryÚcheck_recorded_metadata)ÚDecisionTreeClassifierÚDecisionTreeRegressor)Úcheck_random_state)Úassert_allcloseÚassert_array_almost_equalÚassert_array_equal)ÚCSC_CONTAINERSÚCSR_CONTAINERSc                  óö  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          ddgddgddgddgd	œ¦  «        }d t          ¦   «         t          d
¬¦  «        t          d¬¦  «        t          ¦   «         t          ¦   «         g}t          |t          |¦  «        ¦  «        D ]<\  }}t          d|| ddœ|¤Ž                     ||¦  «                             |¦  «         Œ=d S )Nr   ©Úrandom_stateç      à?ç      ð?é   é   TF©Úmax_samplesÚmax_featuresÚ	bootstrapÚbootstrap_featuresé   ©Úmax_iteré   )Ú	max_depth)Ú	estimatorr2   Ún_estimators© )r*   r   ÚirisÚdataÚtargetr   r   r   r(   r   r!   Úzipr   r   ÚfitÚpredict)	ÚrngÚX_trainÚX_testÚy_trainÚy_testÚgridÚ
estimatorsÚparamsrA   s	            úa/var/www/html/CA-Chatbot/venv/lib/python3.11/site-packages/sklearn/ensemble/tests/test_bagging.pyÚtest_classificationrS   G   s*  € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ	•4”;¨Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ à ˜:Ø ˜FØ ˜Ø#'¨ -ð		
ð 	
ñô €Dð 	ÝÑÔÝ˜BÐÑÔÝ¨Ð+Ñ+Ô+ÝÑÔÝ‰Œð€Jõ ! ¥u¨ZÑ'8Ô'8Ñ9Ô9ð 0ð 0Ñˆ�	Ýð 	
ØØØð	
ð 	
ð ð		
ð 	
÷
 Š#ˆg�wÑ
Ô
§¢¨¡¤  ð0ð 0ó    z sparse_container, params, methodr3   r?   Tr7   r4   r6   F©r9   r:   r;   ©r8   r:   r;   )rI   Úpredict_probaÚpredict_log_probaÚdecision_functionc                 ó²  ‡—  G d„ dt           ¦  «        }t          d¦  «        }t          t          t          j        ¦  «        t          j        |¬¦  «        \  }}}} | |¦  «        }	 | |¦  «        }
t          d	 |¦   «         ddœ|¤Ž                     |	|¦  «        }t          ||¦  «          t          ||¦  «        |
¦  «        }t          d	 |¦   «         ddœ|¤Ž                     ||¦  «        } t          ||¦  «        |¦  «        }t          ||¦  «         t          |	¦  «        Šd„ |j        D ¦   «         }t          ˆfd„|D ¦   «         ¦  «        sJ ‚d S )
Nc                   ó"   ‡ — e Zd ZdZˆ fd„Zˆ xZS )ú4test_sparse_classification.<locals>.CustomClassifierzFLogisticRegression variant that records the nature of the training setc                 ót   •— t          ¦   «                              ||¦  «         t          |¦  «        | _        | S ©N©ÚsuperrH   ÚtypeÚ
data_type_©ÚselfÚXÚyÚ	__class__s      €rR   rH   z8test_sparse_classification.<locals>.CustomClassifier.fit„   ó-   ø€ Ý‰GŒG�KŠK˜˜1ÑÔÐÝ" 1™gœgˆDŒOØˆKrT   ©Ú__name__Ú
__module__Ú__qualname__Ú__doc__rH   Ú__classcell__©rg   s   @rR   ÚCustomClassifierr\   �   s>   ø€ € € € € ØTÐTð	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	rT   rp   r   r1   r5   ©rA   r2   c                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S rC   ©rb   ©Ú.0Úis     rR   ú
<listcomp>z.test_sparse_classification.<locals>.<listcomp>¤   s   € ÐAÐAÐA˜aˆQŒ\ÐAÐAÐArT   c                 ó   •— g | ]}|‰k    ‘Œ	S rC   rC   ©ru   ÚtÚsparse_types     €rR   rw   z.test_sparse_classification.<locals>.<listcomp>¦   s   ø€ Ð0Ð0Ð0 Q��[Ò Ð0Ð0Ð0rT   rC   )r   r*   r   r   rD   rE   rF   r   rH   ÚprintÚgetattrr,   ra   Úestimators_Úall)Úsparse_containerrQ   Úmethodrp   rJ   rK   rL   rM   rN   ÚX_train_sparseÚX_test_sparseÚsparse_classifierÚsparse_resultsÚdense_classifierÚdense_resultsÚtypesr{   s                   @rR   Útest_sparse_classificationr‰   h   sË  ø€ ð2ð ð ð ð Õ-ñ ô ð õ ˜QÑ
Ô
€CÝ'7Ý�dŒiÑÔ�$œ+°Cð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fð &Ð% gÑ.Ô.€NØ$Ð$ VÑ,Ô,€Mõ *ð Ø"Ð"Ñ$Ô$Øðð ð ðð ÷ 
‚cˆ.˜'Ñ"Ô"ð	 õ
 
Ð
˜VÑ$Ô$Ð$Ø7•WÐ.°Ñ7Ô7¸ÑFÔF€Nõ )ð Ø"Ð"Ñ$Ô$Øðð ð ðð ÷ 
‚cˆ'�7ÑÔð	 ð
 6•GÐ,¨fÑ5Ô5°fÑ=Ô=€MÝ˜n¨mÑ<Ô<Ð<å�~Ñ&Ô&€KØAÐAÐ#4Ô#@ÐAÑAÔA€EåÐ0Ð0Ð0Ð0¨%Ð0Ñ0Ô0Ñ1Ô1Ð1Ð1Ð1Ð1Ð1rT   c                  ó¼  — t          d¦  «        } t          t          j        d d…         t          j        d d…         | ¬¦  «        \  }}}}t          ddgddgddgddgdœ¦  «        }d t          ¦   «         t          ¦   «         t          ¦   «         t          ¦   «         fD ]=}|D ]8}t          d
|| d	œ|¤Ž                     ||¦  «                             |¦  «         Œ9Œ>d S )Nr   é2   r1   r3   r4   TFr7   rq   rC   )r*   r   ÚdiabetesrE   rF   r   r   r)   r   r"   r   rH   rI   )rJ   rK   rL   rM   rN   rO   rA   rQ   s           rR   Útest_regressionr�   ©   s  € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ�c�r�cÔ�HœO¨C¨R¨CÔ0¸sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ à ˜:Ø  #˜JØ ˜Ø#'¨ -ð		
ð 	
ñô €Dð 	ÝÑÔÝÑÔÝÑÔÝ‰Œðð 
ð 
ˆ	ð ð 	ð 	ˆFÝÐM y¸sÐMÐMÀfÐMÐM×QÒQØ˜ñô çŠg�f‰oŒoˆoˆoð	ð
ð 
rT   r€   c                 óÞ  ‡— t          d¦  «        }t          t          j        d d…         t          j        d d…         |¬¦  «        \  }}}} G d„ dt
          ¦  «        }ddddd	œd
dddd	œddddœddddœg} | |¦  «        } | |¦  «        }	|D ]Ý}
t          d |¦   «         ddœ|
¤Ž                     ||¦  «        }|                     |	¦  «        }t          d |¦   «         ddœ|
¤Ž                     ||¦  «                             |¦  «        }t          |¦  «        Šd„ |j
        D ¦   «         }t          ||¦  «         t          ˆfd„|D ¦   «         ¦  «        sJ ‚t          ||¦  «         ŒÞd S )Nr   r‹   r1   c                   ó"   ‡ — e Zd ZdZˆ fd„Zˆ xZS )ú)test_sparse_regression.<locals>.CustomSVRz7SVC variant that records the nature of the training setc                 ót   •— t          ¦   «                              ||¦  «         t          |¦  «        | _        | S r^   r_   rc   s      €rR   rH   z-test_sparse_regression.<locals>.CustomSVR.fitÐ   rh   rT   ri   ro   s   @rR   Ú	CustomSVRr�   Í   s>   ø€ € € € € ØEÐEð	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	rT   r’   r3   r?   Tr7   r4   r6   FrU   rV   r5   rq   c                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S rC   rs   rt   s     rR   rw   z*test_sparse_regression.<locals>.<listcomp>÷   s   € ÐEÐEÐE !�”ÐEÐEÐErT   c                 ó   •— g | ]}|‰k    ‘Œ	S rC   rC   ry   s     €rR   rw   z*test_sparse_regression.<locals>.<listcomp>ú   s   ø€ Ð4Ð4Ð4¨�A˜Ò$Ð4Ð4Ð4rT   rC   )r*   r   rŒ   rE   rF   r"   r   rH   rI   ra   r~   r,   r   )r€   rJ   rK   rL   rM   rN   r’   Úparameter_setsr‚   rƒ   rQ   r„   r…   r‡   rˆ   r{   s                  @rR   Útest_sparse_regressionr–   Å   s  ø€ õ ˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ�c�r�cÔ�HœO¨C¨R¨CÔ0¸sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fðð ð ð ð •Cñ ô ð ð ØØØ"&ð		
ð 	
ð ØØØ"&ð		
ð 	
ð ¨ÀdÐKÐKØ¨$ÀeÐLÐLð€Nð" &Ð% gÑ.Ô.€NØ$Ð$ VÑ,Ô,€MØ ð Að Aˆå,ð 
Ø�i‘k”k°ð
ð 
Ø5;ð
ð 
ç
Š#ˆn˜gÑ
&Ô
&ð 	ð +×2Ò2°=ÑAÔAˆõ ÐM y y¡{¤{ÀÐMÐMÀfÐMÐMßŠS�˜'Ñ"Ô"ßŠW�V‰_Œ_ð 	õ ˜>Ñ*Ô*ˆØEÐEÐ'8Ô'DÐEÑEÔEˆå! .°-Ñ@Ô@Ð@ÝÐ4Ð4Ð4Ð4¨eÐ4Ñ4Ô4Ñ5Ô5Ð5Ð5Ð5Ý! .°-Ñ@Ô@Ð@Ð@ð'Að ArT   c                   ó   — e Zd Zd„ Zd„ ZdS )ÚDummySizeEstimatorc                 ó\   — |j         d         | _        t          j        |¦  «        | _        d S ©Nr   )ÚshapeÚtraining_size_ÚjoblibÚhashÚtraining_hash_©rd   re   rf   s      rR   rH   zDummySizeEstimator.fitÿ   s&   € Øœg aœjˆÔÝ$œk¨!™nœnˆÔÐÐrT   c                 ó@   — t          j        |j        d         ¦  «        S rš   )ÚnpÚonesr›   ©rd   re   s     rR   rI   zDummySizeEstimator.predict  s   € ÝŒw�q”w˜q”zÑ"Ô"Ð"rT   N)rj   rk   rl   rH   rI   rC   rT   rR   r˜   r˜   þ   s2   € € € € € ð-ð -ð -ð#ð #ð #ð #ð #rT   r˜   c                  ó†  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          ¦   «                              ||¦  «        }t          t          ¦   «         dd| ¬¦  «                             ||¦  «        }|                     ||¦  «        |                     ||¦  «        k    sJ ‚t          t          ¦   «         dd| ¬¦  «                             ||¦  «        }|                     ||¦  «        |                     ||¦  «        k    sJ ‚t          t          ¦   «         d¬¦  «                             ||¦  «        }g }|j
        D ]4}|j        |j        d         k    sJ ‚|                     |j        ¦  «         Œ5t          t!          |¦  «        ¦  «        t          |¦  «        k    sJ ‚d S )Nr   r1   r4   F)rA   r8   r:   r2   T)rA   r:   )r*   r   rŒ   rE   rF   r)   rH   r   Úscorer˜   r~   rœ   r›   ÚappendrŸ   ÚlenÚset)rJ   rK   rL   rM   rN   rA   ÚensembleÚtraining_hashs           rR   Útest_bootstrap_samplesr¬     s×  € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ &Ñ'Ô'×+Ò+¨G°WÑ=Ô=€Iõ  Ý'Ñ)Ô)ØØØð	ñ ô ÷
 
‚cˆ'�7ÑÔð ð �?Š?˜7 GÑ,Ô,°·²¸wÈÑ0PÔ0PÒPÐPÐPÐPõ  Ý'Ñ)Ô)ØØØð	ñ ô ÷
 
‚cˆ'�7ÑÔð ð �?Š?˜7 GÑ,Ô,¨x¯~ª~¸gÀwÑ/OÔ/OÒOÐOÐOÐOõ
  Õ*<Ñ*>Ô*>È$ÐOÑOÔO×SÒSØ�ñô €Hð €MØÔ)ð 7ð 7ˆ	ØÔ'¨7¬=¸Ô+;Ò;Ð;Ð;Ð;Ø×Ò˜YÔ5Ñ6Ô6Ð6Ð6Ý�s�=Ñ!Ô!Ñ"Ô"¥c¨-Ñ&8Ô&8Ò8Ð8Ð8Ð8Ð8Ð8rT   c                  óV  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          t          ¦   «         dd| ¬¦  «                             ||¦  «        }|j        D ]<}t          j        j	        d         t          j        |¦  «        j	        d         k    sJ ‚Œ=t          t          ¦   «         dd| ¬¦  «                             ||¦  «        }|j        D ]<}t          j        j	        d         t          j        |¦  «        j	        d         k    sJ ‚Œ=d S )Nr   r1   r4   F)rA   r9   r;   r2   r5   T)r*   r   rŒ   rE   rF   r   r)   rH   Úestimators_features_r›   r¢   Úunique)rJ   rK   rL   rM   rN   rª   Úfeaturess          rR   Útest_bootstrap_featuresr±   1  sE  € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ  Ý'Ñ)Ô)ØØ Øð	ñ ô ÷
 
‚cˆ'�7ÑÔð ð Ô1ð Fð FˆÝŒ}Ô" 1Ô%­¬°8Ñ)<Ô)<Ô)BÀ1Ô)EÒEÐEÐEÐEÐEåÝ'Ñ)Ô)ØØØð	ñ ô ÷
 
‚cˆ'�7ÑÔð ð Ô1ð Eð EˆÝŒ}Ô" 1Ô%­¬	°(Ñ(;Ô(;Ô(AÀ!Ô(DÒDÐDÐDÐDÐDðEð ErT   c            	      ó  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          j        dd¬¦  «        5  t          t          ¦   «         | ¬¦  «         	                    ||¦  «        }t          t          j        |                     |¦  «        d¬¦  «        t          j        t          |¦  «        ¦  «        ¦  «         t          |                     |¦  «        t          j        |                     |¦  «        ¦  «        ¦  «         t          t#          ¦   «         | d¬	¦  «         	                    ||¦  «        }t          t          j        |                     |¦  «        d¬¦  «        t          j        t          |¦  «        ¦  «        ¦  «         t          |                     |¦  «        t          j        |                     |¦  «        ¦  «        ¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )
Nr   r1   Úignore)ÚdivideÚinvalidrq   r5   )Úaxisé   )rA   r2   r8   )r*   r   rD   rE   rF   r¢   Úerrstater   r(   rH   r,   ÚsumrW   r£   r¨   ÚexprX   r   ©rJ   rK   rL   rM   rN   rª   s         rR   Útest_probabilityr¼   M  s"  € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ	•4”;¨Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ 
Œ˜H¨hÐ	7Ñ	7Ô	7ð 
ð 
å$Ý,Ñ.Ô.¸Sð
ñ 
ô 
ç
Š#ˆg�wÑ
Ô
ð 	õ 	"ÝŒF�8×)Ò)¨&Ñ1Ô1¸Ð:Ñ:Ô:½B¼GÅCÈÁKÄKÑ<PÔ<Pñ	
ô 	
ð 	
õ 	"Ø×"Ò" 6Ñ*Ô*­B¬F°8×3MÒ3MÈfÑ3UÔ3UÑ,VÔ,Vñ	
ô 	
ð 	
õ
 %Ý(Ñ*Ô*¸È!ð
ñ 
ô 
ç
Š#ˆg�wÑ
Ô
ð 	õ 	"ÝŒF�8×)Ò)¨&Ñ1Ô1¸Ð:Ñ:Ô:½B¼GÅCÈÁKÄKÑ<PÔ<Pñ	
ô 	
ð 	
õ 	"Ø×"Ò" 6Ñ*Ô*­B¬F°8×3MÒ3MÈfÑ3UÔ3UÑ,VÔ,Vñ	
ô 	
ð 	
ð/
ð 
ð 
ñ 
ô 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
øøøð 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
s   ÁF G>Ç>HÈHc            	      óJ  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          ¦   «         t          t          ¦   «         d¬¦  «        fD ]¼}t          |ddd| ¬¦  «         	                    ||¦  «        }| 
                    ||¦  «        }t          ||j        z
  ¦  «        dk     sJ ‚d	}t          j        t          |¬
¦  «        5  t          |ddd| ¬¦  «        }| 	                    ||¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   Œ½d S )Nr   r1   F)rª   éd   T©rA   rB   r:   Ú	oob_scorer2   çš™™™™™¹?ú{Some inputs do not have OOB scores. This probably means too few estimators were used to compute any reliable oob estimates.©Úmatchr5   )r*   r   rD   rE   rF   r(   r   r!   r   rH   r¦   ÚabsÚ
oob_score_ÚpytestÚwarnsÚUserWarning)	rJ   rK   rL   rM   rN   rA   ÚclfÚ
test_scoreÚwarn_msgs	            rR   Útest_oob_score_classificationrÍ   p  s’  € õ ˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ	•4”;¨Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ
 	Ñ Ô Ý�s™uœu¨uÐ5Ñ5Ô5ðð &ð &ˆ	õ  ØØØØØð
ñ 
ô 
÷ Š#ˆg�wÑ
Ô
ð 	ð —Y’Y˜v vÑ.Ô.ˆ
å�: ¤Ñ.Ñ/Ô/°#Ò5Ð5Ð5Ð5ðJð 	õ Œ\�+¨XÐ6Ñ6Ô6ð 	&ð 	&Ý#Ø#ØØØØ ðñ ô ˆCð �GŠG�G˜WÑ%Ô%Ð%ð	&ð 	&ð 	&ñ 	&ô 	&ð 	&ð 	&ð 	&ð 	&ð 	&ð 	&øøøð 	&ð 	&ð 	&ð 	&øð+&ð &s   Ã +DÄD	ÄD	c                  ó   — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          t          ¦   «         ddd| ¬¦  «                             ||¦  «        }|                     ||¦  «        }t          ||j
        z
  ¦  «        dk     sJ ‚d}t          j        t          |¬¦  «        5  t          t          ¦   «         d	dd| ¬¦  «        }|                     ||¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )
Nr   r1   r‹   Tr¿   rÁ   rÂ   rÃ   r5   )r*   r   rŒ   rE   rF   r   r)   rH   r¦   rÅ   rÆ   rÇ   rÈ   rÉ   )	rJ   rK   rL   rM   rN   rÊ   rË   rÌ   Úregrs	            rR   Útest_oob_score_regressionrÐ   ˜  sr  € õ ˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ Ý'Ñ)Ô)ØØØØðñ ô ÷ 
‚cˆ'�7ÑÔð ð —’˜6 6Ñ*Ô*€Jåˆz˜CœNÑ*Ñ+Ô+¨cÒ1Ð1Ð1Ð1ð	Fð õ 
Œ•k¨Ð	2Ñ	2Ô	2ð #ð #ÝÝ+Ñ-Ô-ØØØØð
ñ 
ô 
ˆð 	�Š�˜'Ñ"Ô"Ð"ð#ð #ð #ñ #ô #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #øøøð #ð #ð #ð #ð #ð #s   Â?7DÄDÄ
Dc                  ó’  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          t          ¦   «         ddd| ¬¦  «                             ||¦  «        }t          ¦   «                              ||¦  «        }t          | 	                    |¦  «        | 	                    |¦  «        ¦  «         d S )Nr   r1   r5   F)rA   rB   r:   r;   r2   )
r*   r   rŒ   rE   rF   r   r   rH   r,   rI   )rJ   rK   rL   rM   rN   Úclf1Úclf2s          rR   Útest_single_estimatorrÔ   ¼  sÁ   € å
˜QÑ
Ô
€CÝ'7ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ Ý%Ñ'Ô'ØØØ Øðñ ô ÷ 
‚cˆ'�7ÑÔð 	õ Ñ Ô ×$Ò$ W¨gÑ6Ô6€Då˜dŸlšl¨6Ñ2Ô2°D·L²LÀÑ4HÔ4HÑIÔIÐIÐIÐIrT   c                  ó¸   — t           j        t           j        }} t          ¦   «         }t	          t          |¦  «                             | |¦  «        d¦  «        rJ ‚d S )NrY   )rD   rE   rF   r(   Úhasattrr   rH   )re   rf   Úbases      rR   Ú
test_errorrØ   Ð  sP   € åŒ9•d”k€q€AÝ!Ñ#Ô#€DÝÕ(¨Ñ.Ô.×2Ò2°1°aÑ8Ô8Ð:MÑNÔNÐNÐNÐNÐNÐNrT   c                  óÈ  — t          t          j        t          j        d¬¦  «        \  } }}}t	          t          ¦   «         dd¬¦  «                             | |¦  «        }|                     |¦  «        }|                     d¬¦  «         |                     |¦  «        }t          ||¦  «         t	          t          ¦   «         dd¬¦  «                             | |¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «         t	          t          d¬¦  «        dd¬¦  «                             | |¦  «        }|                     |¦  «        }|                     d¬¦  «         |                     |¦  «        }	t          ||	¦  «         t	          t          d¬¦  «        dd¬¦  «                             | |¦  «        }|                     |¦  «        }
t          ||
¦  «         d S )	Nr   r1   é   ©Ún_jobsr2   r5   ©rÜ   Úovr)Údecision_function_shape)r   rD   rE   rF   r   r(   rH   rW   Ú
set_paramsr,   r!   rY   )rK   rL   rM   rN   rª   Úy1Úy2Úy3Ú
decisions1Ú
decisions2Ú
decisions3s              rR   Útest_parallel_classificationrç   Ù  sô  € õ (8ÝŒ	•4”;¨Qð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ !ÝÑ Ô ¨¸ðñ ô ç	‚cˆ'�7ÑÔð ð
 
×	Ò	 Ñ	'Ô	'€BØ×Ò˜qÐÑ!Ô!Ð!Ø	×	Ò	 Ñ	'Ô	'€BÝ˜b "Ñ%Ô%Ð%å ÝÑ Ô ¨¸ðñ ô ç	‚cˆ'�7ÑÔð ð 
×	Ò	 Ñ	'Ô	'€BÝ˜b "Ñ%Ô%Ð%õ !Ý EÐ*Ñ*Ô*°1À1ðñ ô ç	‚cˆ'�7ÑÔð ð ×+Ò+¨FÑ3Ô3€JØ×Ò˜qÐÑ!Ô!Ð!Ø×+Ò+¨FÑ3Ô3€JÝ˜j¨*Ñ5Ô5Ð5å Ý EÐ*Ñ*Ô*°1À1ðñ ô ç	‚cˆ'�7ÑÔð ð ×+Ò+¨FÑ3Ô3€JÝ˜j¨*Ñ5Ô5Ð5Ð5Ð5rT   c                  óX  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }|                     d¬¦  «         | 	                    |¦  «        }|                     d¬¦  «         | 	                    |¦  «        }t          ||¦  «         t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }| 	                    |¦  «        }t          ||¦  «         d S )Nr   r1   rÚ   rÛ   r5   rÝ   r?   )r*   r   rŒ   rE   rF   r   r)   rH   rà   rI   r,   )	rJ   rK   rL   rM   rN   rª   rá   râ   rã   s	            rR   Útest_parallel_regressionré     s.  € õ ˜QÑ
Ô
€Cå'7ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ  Õ 5Ñ 7Ô 7ÀÐPQÐRÑRÔR×VÒVØ�ñô €Hð ×Ò˜qÐÑ!Ô!Ð!Ø	×	Ò	˜&Ñ	!Ô	!€BØ×Ò˜qÐÑ!Ô!Ð!Ø	×	Ò	˜&Ñ	!Ô	!€BÝ˜b "Ñ%Ô%Ð%åÕ 5Ñ 7Ô 7ÀÐPQÐRÑRÔR×VÒVØ�ñô €Hð 
×	Ò	˜&Ñ	!Ô	!€BÝ˜b "Ñ%Ô%Ð%Ð%Ð%rT   c                  óÐ   — t           j        t           j        }} d||dk    <   dddœ}t          t	          t          ¦   «         ¦  «        |d¬¦  «                             | |¦  «         d S )Nr5   r?   )r5   r?   )rB   Úestimator__CÚroc_auc)Úscoring)rD   rE   rF   r   r   r!   rH   )re   rf   Ú
parameterss      rR   Útest_gridsearchrï      sf   € õ Œ9•d”k€q€AØ€A€aˆ1‚f�Ið #)¸&ÐAÐA€JåÕ"¥3¡5¤5Ñ)Ô)¨:¸yÐIÑIÔI×MÒMÈaÐQRÑSÔSÐSÐSÐSrT   c                  óH  — t          d¦  «        } t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          d dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚t          t          j        t          j        | ¬¦  «        \  }}}}t          d dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚t          t          ¦   «         dd¬¦  «                             ||¦  «        }t          |j        t          ¦  «        sJ ‚d S )Nr   r1   rÚ   rÛ   )r*   r   rD   rE   rF   r   rH   Ú
isinstanceÚ
estimator_r(   r   rŒ   r   r)   r"   r»   s         rR   Útest_estimatorró   .  s  € õ ˜QÑ
Ô
€Cõ (8ÝŒ	•4”;¨Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ ! ¨a¸aÐ@Ñ@Ô@×DÒDÀWÈgÑVÔV€Hå�hÔ)Õ+AÑBÔBÐBÐBÐBå ÝÑ Ô ¨¸ðñ ô ç	‚cˆ'�7ÑÔð õ �hÔ)Õ+AÑBÔBÐBÐBÐBå ¥¡¤°aÀaÐHÑHÔH×LÒLØ�ñô €Hõ �hÔ)­:Ñ6Ô6Ð6Ð6Ð6õ (8ÝŒ•x”°Sð(ñ (ô (Ñ$€GˆV�W˜fõ   ¨Q¸QÐ?Ñ?Ô?×CÒCÀGÈWÑUÔU€Hå�hÔ)Õ+@ÑAÔAÐAÐAÐAåÕ 5Ñ 7Ô 7ÀÐPQÐRÑRÔR×VÒVØ�ñô €Hõ �hÔ)Õ+@ÑAÔAÐAÐAÐAå¥¡¤¨a¸aÐ@Ñ@Ô@×DÒDÀWÈgÑVÔV€HÝ�hÔ)­3Ñ/Ô/Ð/Ð/Ð/Ð/Ð/rT   c                  ó2  — t          t          t          d¬¦  «        t          ¦   «         ¦  «        d¬¦  «        } |                      t
          j        t
          j        ¦  «         t          | d         j	        d         d         j
        t          ¦  «        sJ ‚d S )Nr5   )Úkr?   )r9   r   éÿÿÿÿ)r   r   r   r(   rH   rD   rE   rF   rñ   Ústepsr2   Úint©rA   s    rR   Útest_bagging_with_pipelinerú   [  s‚   € Ý!Ý•k AÐ&Ñ&Ô&Õ(>Ñ(@Ô(@ÑAÔAÐPQðñ ô €Ið ‡M‚M•$”)�Tœ[Ñ)Ô)Ð)Ý�i ”lÔ(¨Ô,¨QÔ/Ô<½cÑBÔBÐBÐBÐBÐBÐBrT   é*   c                 ó¤  — t          dd¬¦  «        \  }}d }dD ]X}|€t          || d¬¦  «        }n|                     |¬¦  «         |                     ||¦  «         t	          |¦  «        |k    sJ ‚ŒYt          d| d	¬¦  «        }|                     ||¦  «         t          d
„ |D ¦   «         ¦  «        t          d„ |D ¦   «         ¦  «        k    sJ ‚d S )Nr<   r5   ©Ú	n_samplesr2   )r·   é
   T)rB   r2   Ú
warm_start©rB   rÿ   Fc                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S rC   r1   ©ru   Útrees     rR   rw   z#test_warm_start.<locals>.<listcomp>x  s   € Ð5Ð5Ð5 d�Ô!Ð5Ð5Ð5rT   c                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S rC   r1   r  s     rR   rw   z#test_warm_start.<locals>.<listcomp>y  s   € Ð1Ð1Ð1˜tˆÔ	Ð1Ð1Ð1rT   )r
   r   rà   rH   r¨   r©   )r2   re   rf   Úclf_wsrB   Ú	clf_no_wss         rR   Útest_warm_startr  c  s  € õ  b°qÐ9Ñ9Ô9�D€A€qà€FØð +ð +ˆØˆ>Ý&Ø)¸ÐQUðñ ô ˆFˆFð ×Ò¨<ÐÑ8Ô8Ð8Ø�
Š
�1�aÑÔÐÝ�6‰{Œ{˜lÒ*Ð*Ð*Ð*Ð*å!Ø l¸uðñ ô €Ið ‡M‚M�!�QÑÔÐåÐ5Ð5¨fÐ5Ñ5Ô5Ñ6Ô6½#Ø1Ð1 yÐ1Ñ1Ô1ñ;ô ;ò ð ð ð ð ð rT   c                  ó8  — t          dd¬¦  «        \  } }t          dd¬¦  «        }|                     | |¦  «         |                     d¬¦  «         t	          j        t          ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )	Nr<   r5   rý   r·   T)rB   r   r6   r  )r
   r   rH   rà   rÇ   ÚraisesÚ
ValueError©re   rf   rÊ   s      rR   Ú$test_warm_start_smaller_n_estimatorsr  }  sÔ   € å b°qÐ9Ñ9Ô9�D€A€qÝ
¨°tÐ
<Ñ
<Ô
<€CØ‡G‚GˆAˆq�M„M€MØ‡N‚N €NÑ"Ô"Ð"Ý	Œ•zÑ	"Ô	"ð ð Ø�Š��1‰Œˆðð ð ñ ô ð ð ð ð ð ð ð øøøð ð ð ð ð ð s   Á+BÂBÂBc                  ó¼  — t          dd¬¦  «        \  } }t          | |d¬¦  «        \  }}}}t          ddd¬	¦  «        }|                     ||¦  «         |                     |¦  «        }|d
z  }d}t          j        t          |¬¦  «        5  |                     ||¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          ||                     |¦  «        ¦  «         d S )Nr<   r5   rý   é+   r1   r·   TéS   ©rB   r   r2   r4   z;Warm-start fitting without increasing n_estimators does notrÃ   )	r
   r   r   rH   rI   rÇ   rÈ   rÉ   r-   )	re   rf   rK   rL   rM   rN   rÊ   Úy_predrÌ   s	            rR   Ú"test_warm_start_equal_n_estimatorsr  ‡  s  € å b°qÐ9Ñ9Ô9�D€A€qÝ'7¸¸1È2Ð'NÑ'NÔ'NÑ$€GˆV�W˜få
¨°tÈ"Ð
MÑ
MÔ
M€CØ‡G‚GˆG�WÑÔÐà�[Š[˜Ñ Ô €Fàˆs�N€GàL€HÝ	Œ•k¨Ð	2Ñ	2Ô	2ð "ð "Ø�Š�˜Ñ!Ô!Ð!ð"ð "ð "ñ "ô "ð "ð "ð "ð "ð "ð "øøøð "ð "ð "ð "å�v˜sŸ{š{¨6Ñ2Ô2Ñ3Ô3Ð3Ð3Ð3s   ÂB.Â.B2Â5B2c                  óÈ  — t          dd¬¦  «        \  } }t          | |d¬¦  «        \  }}}}t          ddd¬	¦  «        }|                     ||¦  «         |                     d
¬¦  «         |                     ||¦  «         |                     |¦  «        }t          d
dd¬	¦  «        }|                     ||¦  «         |                     |¦  «        }	t          ||	¦  «         d S )Nr<   r5   rý   r  r1   r·   TiE  r  rÿ   r  F)r
   r   r   rH   rà   rI   r,   )
re   rf   rK   rL   rM   rN   r  rá   rÊ   râ   s
             rR   Útest_warm_start_equivalencer  ™  sê   € õ  b°qÐ9Ñ9Ô9�D€A€qÝ'7¸¸1È2Ð'NÑ'NÔ'NÑ$€GˆV�W˜få¨A¸$ÈTÐRÑRÔR€FØ
‡J‚Jˆw˜Ñ Ô Ð Ø
×Ò 2ÐÑ&Ô&Ð&Ø
‡J‚Jˆw˜Ñ Ô Ð Ø	�Š˜Ñ	Ô	€Bå
¨¸ÈDÐ
QÑ
QÔ
Q€CØ‡G‚GˆG�WÑÔÐØ	�Š�VÑ	Ô	€Bå˜b "Ñ%Ô%Ð%Ð%Ð%rT   c                  óâ   — t          dd¬¦  «        \  } }t          ddd¬¦  «        }t          j        t          ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr<   r5   rý   r·   T)rB   r   rÀ   )r
   r   rÇ   r
  r  rH   r  s      rR   Ú$test_warm_start_with_oob_score_failsr  ¬  s±   € å b°qÐ9Ñ9Ô9�D€A€qÝ
¨°tÀtÐ
LÑ
LÔ
L€CÝ	Œ•zÑ	"Ô	"ð ð Ø�Š��1‰Œˆðð ð ñ ô ð ð ð ð ð ð ð øøøð ð ð ð ð ð s   Á A$Á$A(Á+A(c                  ó,  — t           j        t           j        }} t          j        |¦  «        }t          d¬¦  «        }d}t          j        t          |¬¦  «        5  | 	                    | ||¬¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          j        t          j        }} t          j        |¦  «        }t          d¬¦  «        }d}t          j        t          |¬¦  «        5  | 	                    | ||¬¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )NF)r:   zYWhen fitting BaggingClassifier with sample_weight it is recommended to use bootstrap=TruerÃ   ©Úsample_weightzXWhen fitting BaggingRegressor with sample_weight it is recommended to use bootstrap=True)rD   rE   rF   r¢   Ú	ones_liker   rÇ   rÈ   rÉ   rH   rŒ   r   )re   rf   r  rÊ   rÌ   Úregs         rR   Ú$test_warning_bootstrap_sample_weightr  ´  sƒ  € ÝŒ9•d”k€q€AÝ”L ‘O”O€MÝ
 eÐ
,Ñ
,Ô
,€Cð	2ð õ 
Œ•k¨Ð	2Ñ	2Ô	2ð 3ð 3Ø�Š��1 MˆÑ2Ô2Ð2ð3ð 3ð 3ñ 3ô 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3øøøð 3ð 3ð 3ð 3õ Œ=�(œ/€q€AÝ”L ‘O”O€MÝ
 UÐ
+Ñ
+Ô
+€Cð	2ð õ 
Œ•k¨Ð	2Ñ	2Ô	2ð 3ð 3Ø�Š��1 MˆÑ2Ô2Ð2ð3ð 3ð 3ñ 3ô 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3øøøð 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3s$   ÁA?Á?BÂBÃ#D	Ä	DÄDc                  ó¸  — t           j        t           j        }} t          d¬¦  «        }t	          j        |¦  «        dt          |¦  «        z  z  }d}t          j        t          |¬¦  «        5  | 
                    | ||¬¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          dd¬¦  «        }t	          j        |¦  «        }d|d	<   t          j        d
¦  «        }t          j        t          |¬¦  «        5  t          j        t          d¬¦  «        5  | 
                    | ||¬¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr4   )r8   r?   zÁUsing the fractional value max_samples=1.0 when the total sum of sample weights is 0.5(\d*) results in a low number \(1\) of bootstrap samples. We recommend passing `max_samples` as an integer.rÃ   r  F)r:   r8   rö   zRmax_samples=151 must be <= n_samples=150 to be able to sample without replacement.z1When fitting BaggingClassifier with sample_weight)rD   rE   rF   r   r¢   r  r¨   rÇ   rÈ   rÉ   rH   ÚreÚescaper
  r  )re   rf   rÊ   r  Úexpected_msgs        rR   Ú=test_invalid_sample_weight_max_samples_bootstrap_combinationsr"  Ê  s  € ÝŒ9•d”k€q€Aõ ¨Ð
,Ñ
,Ô
,€CÝ”L ‘O”O q­3¨q©6¬6¡zÑ2€Mð	<ð õ 
Œ•k¨Ð	6Ñ	6Ô	6ð 3ð 3Ø�Š��1 MˆÑ2Ô2Ð2ð3ð 3ð 3ñ 3ô 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3ð 3øøøð 3ð 3ð 3ð 3õ
  e¸Ð
=Ñ
=Ô
=€CÝ”L ‘O”O€MØ€M�"ÑÝ”9ð	ñô €Lõ 
Œ•z¨Ð	6Ñ	6Ô	6ð 7ð 7ÝŒ\ÝÐRð
ñ 
ô 
ð 	7ð 	7ð �GŠG�A�q¨ˆGÑ6Ô6Ð6ð	7ð 	7ð 	7ñ 	7ô 	7ð 	7ð 	7ð 	7ð 	7ð 	7ð 	7øøøð 	7ð 	7ð 	7ð 	7ð7ð 7ð 7ñ 7ô 7ð 7ð 7ð 7ð 7ð 7ð 7ð 7øøøð 7ð 7ð 7ð 7ð 7ð 7sH   Á-BÂBÂBÃ6EÄD7Ä+EÄ7D;	Ä;EÄ>D;	Ä?EÅEÅEc                   ó    — e Zd ZdZdd„Zd„ ZdS )ÚEstimatorAcceptingSampleWeightz&Fake estimator accepting sample_weightNc                 ó0   — || _         || _        || _        dS ©zRecord values passed during fitN)ÚX_Úy_Úsample_weight_)rd   re   rf   r  s       rR   rH   z"EstimatorAcceptingSampleWeight.fití  s   € àˆŒØˆŒØ+ˆÔÐÐrT   c                 ó   — d S r^   rC   r¤   s     rR   rI   z&EstimatorAcceptingSampleWeight.predictó  ó   € ØˆrT   r^   ©rj   rk   rl   rm   rH   rI   rC   rT   rR   r$  r$  ê  s=   € € € € € Ø0Ð0ð,ð ,ð ,ð ,ðð ð ð ð rT   r$  c                   ó   — e Zd ZdZd„ Zd„ ZdS )ÚEstimatorRejectingSampleWeightz&Fake estimator rejecting sample_weightc                 ó"   — || _         || _        dS r&  )r'  r(  r    s      rR   rH   z"EstimatorRejectingSampleWeight.fitú  s   € àˆŒØˆŒˆˆrT   c                 ó   — d S r^   rC   r¤   s     rR   rI   z&EstimatorRejectingSampleWeight.predictÿ  r+  rT   Nr,  rC   rT   rR   r.  r.  ÷  s8   € € € € € Ø0Ð0ðð ð ð
ð ð ð ð rT   r.  Úbagging_classÚaccept_sample_weightÚmetadata_routingr8   rÿ   gš™™™™™é?c                 ó  — t          j        d¦  «                             dd¦  «        }t          j        ddgd¦  «        }t          j        d¦  «        }d|d<   d|d<   |rt          ¦   «         }nt          ¦   «         }|j        \  }}	t          |t          ¦  «        r%t          ||                     ¦   «         z  ¦  «        }
n|}
t          |¬	¦  «        5  |r|r|                     d
¬¦  «        } | ||d¬¦  «        }|                     |||¬¦  «         t          |j        |j        ¦  «        D �]8\  }}t          j        ||¬¦  «        }t          |¦  «        t'          |¦  «        cxk    r|
k    sn J ‚t          j        |ddg¦  «                             ¦   «         sJ ‚|rg|j        j        ||	fk    sJ ‚|j        j        |fk    sJ ‚t1          |j        |¦  «         t1          |j        |¦  «         t1          |j        |¦  «         ŒÛ|j        j        |
|	fk    sJ ‚|j        j        |
fk    sJ ‚t1          |j        ||         ¦  «         t1          |j        ||         ¦  «         �Œ:	 d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr¾   rö   r5   r   r‹   r6   r?   r·   ©Úenable_metadata_routingTr  )r8   rB   )Ú	minlength)r¢   ÚarangeÚreshapeÚrepeatÚzerosr$  r.  r›   rñ   Úfloatrø   r¹   r   Úset_fit_requestrH   rG   r~   Úestimators_samples_Úbincountr¨   Úisinr   r'  r(  r+   r)  )r1  r2  r3  r8   re   rf   r  Úbase_estimatorrþ   Ú
n_featuresÚexpected_integer_max_samplesÚbaggingrA   ÚsamplesÚcountss                  rR   Ú%test_draw_indices_using_sample_weightrG    sÿ  € õ 	Œ	�#‰Œ×Ò˜r 1Ñ%Ô%€AÝ
Œ	�1�a�&˜"ÑÔ€Aå”H˜S‘M”M€MØ€M�!ÑØ€M�!ÑØð :Ý7Ñ9Ô9ˆˆå7Ñ9Ô9ˆàœGÑ€Iˆzå�+�uÑ%Ô%ð 3õ (+¨;¸×9JÒ9JÑ9LÔ9LÑ+LÑ'MÔ'MÐ$Ð$à'2Ð$å	Ð0@Ð	AÑ	AÔ	Að :ð :àð 	PÐ 4ð 	PØ+×;Ò;È$Ð;ÑOÔOˆNØ�- ¸KÐVWÐXÑXÔXˆØ�Š�A�q¨ˆÑ6Ô6Ð6Ý"% gÔ&9¸7Ô;VÑ"WÔ"Wð 	:ñ 	:ÑˆI�wÝ”[ °IÐ>Ñ>Ô>ˆFÝ�v‘;”;¥# g¡,¤,ÐNÐNÒNÐNÐ2NÒNÐNÐNÐNÐNÐNå”7˜7 Q¨ FÑ+Ô+×/Ò/Ñ1Ô1Ð1Ð1Ð1Ø#ð :à ”|Ô)¨i¸Ð-DÒDÐDÐDÐDØ ”|Ô)¨i¨\Ò9Ð9Ð9Ð9Ý 	¤¨aÑ0Ô0Ð0Ý 	¤¨aÑ0Ô0Ð0Ý 	Ô 8¸&ÑAÔAÐAÐAð !”|Ô)Ð.JÈJÐ-WÒWÐWÐWÐWØ ”|Ô)Ð.JÐ-LÒLÐLÐLÐLÝ 	¤¨a°¬jÑ9Ô9Ð9Ý 	¤¨a°¬jÑ9Ô9Ð9Ñ9ð#	:ð:ð :ð :ñ :ô :ð :ð :ð :ð :ð :ð :ð :øøøð :ð :ð :ð :ð :ð :s   ÃFI6É6I:É=I:c                  ó\  — t          dd¬¦  «        \  } }t          dd¬¦  «        }|                     | |¦  «         |                     ddd¬	¦  «         |                     | |¦  «         t	          j        t          ¦  «        5  t          |d
¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr¾   r5   rý   r·   T)rB   rÀ   Frÿ   )r   rÀ   rB   rÆ   )r
   r   rH   rà   rÇ   r
  ÚAttributeErrorr}   r  s      rR   Ú$test_oob_score_removed_on_warm_startrJ  9  sè   € Ý c¸Ð:Ñ:Ô:�D€A€qå
¨°dÐ
;Ñ
;Ô
;€CØ‡G‚GˆAˆq�M„M€Mà‡N‚N˜d¨eÀ"€NÑEÔEÐEØ‡G‚GˆAˆq�M„M€Må	Œ•~Ñ	&Ô	&ð #ð #Ý��\Ñ"Ô"Ð"ð#ð #ð #ñ #ô #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #øøøð #ð #ð #ð #ð #ð #s   ÂB!Â!B%Â(B%c                  óâ   — t          dd¬¦  «        \  } }t          t          ¦   «         dddd¬¦  «        }|                     | |¦  «        j        |                     | |¦  «        j        k    sJ ‚d S )NéÈ   r5   rý   r3   T)r8   r9   rÀ   r2   )r
   r   r   rH   rÆ   ©re   rf   rD  s      rR   Útest_oob_score_consistencyrN  F  s~   € õ  c¸Ð:Ñ:Ô:�D€A€qÝÝÑÔØØØØðñ ô €Gð �;Š;�q˜!ÑÔÔ'¨7¯;ª;°q¸!Ñ+<Ô+<Ô+GÒGÐGÐGÐGÐGÐGrT   c                  ó^  — t          dd¬¦  «        \  } }t          t          ¦   «         dddd¬¦  «        }|                     | |¦  «         |j        }|j        }|j        }t          |¦  «        t          |¦  «        k    sJ ‚t          |d         ¦  «        t          | ¦  «        dz  k    sJ ‚|d         j        j	        d	k    sJ ‚d}||         }||         }||         }	| |         d d …|f         }
||         }|	j
        }|	                     |
|¦  «         |	j
        }t          ||¦  «         d S )
NrL  r5   rý   r3   F)r8   r9   r2   r:   r   r?   rv   )r
   r   r   rH   r>  r®   r~   r¨   ÚdtypeÚkindÚcoef_r,   )re   rf   rD  Úestimators_samplesÚestimators_featuresrP   Úestimator_indexÚestimator_samplesÚestimator_featuresrA   rK   rM   Ú
orig_coefsÚ	new_coefss                 rR   Útest_estimators_samplesrZ  T  s`  € õ  c¸Ð:Ñ:Ô:�D€A€qÝÝÑÔØØØØðñ ô €Gð ‡K‚K��1ÑÔÐð !Ô4ÐØ!Ô6ÐØÔ$€Jõ Ð!Ñ"Ô"¥c¨*¡o¤oÒ5Ð5Ð5Ð5ÝÐ! !Ô$Ñ%Ô%­¨Q©¬°1©Ò4Ð4Ð4Ð4Ø˜aÔ Ô&Ô+¨sÒ2Ð2Ð2Ð2ð €OØ*¨?Ô;ÐØ,¨_Ô=ÐØ˜?Ô+€IàÐ"Ô# Q Q QÐ(:Ð%:Ô;€GØÐ!Ô"€Gà”€JØ‡M‚M�'˜7Ñ#Ô#Ð#Ø”€Iå˜j¨)Ñ4Ô4Ð4Ð4Ð4rT   c                  óF  — t          ¦   «         } | j        | j        }}t          t	          d¬¦  «        t          ¦   «         ¦  «        }t          |dd¬¦  «        }|                     ||¦  «         |j        d         j	        d         d         j
                             ¦   «         }|j        d         }|j        d         }|j        d         }||         d d …|f         }	||         }
|                     |	|
¦  «         t          |j	        d         d         j
        |¦  «         d S )Nr?   )Ún_componentsr3   r   )rA   r8   r2   rö   r5   )r	   rE   rF   r   r    r   r   rH   r~   r÷   rR  Úcopyr>  r®   r-   )rD   re   rf   Úbase_pipelinerÊ   Úpipeline_estimator_coefrA   Úestimator_sampleÚestimator_featurerK   rM   s              rR   Ú%test_estimators_samples_deterministicrb  |  s  € õ ‰;Œ;€DØŒ9�d”k€q€Aå!Ý¨AÐ.Ñ.Ô.Õ0BÑ0DÔ0Dñô €Mõ  mÀÐSTÐ
UÑ
UÔ
U€CØ‡G‚GˆAˆq�M„M€MØ!œo¨aÔ0Ô6°rÔ:¸1Ô=ÔC×HÒHÑJÔJÐà” Ô"€IØÔ.¨qÔ1ÐØÔ0°Ô3ÐàÐ!Ô" A A AÐ'8Ð$8Ô9€GØÐ Ô!€Gà‡M‚M�'˜7Ñ#Ô#Ð#Ý�y” rÔ*¨1Ô-Ô3Ð5LÑMÔMÐMÐMÐMrT   c                  ó¼   — d} t          d| z  d¬¦  «        \  }}t          t          ¦   «         | dd¬¦  «        }|                     ||¦  «         |j        | k    sJ ‚d S )Nr¾   r?   r5   rý   r3   )r8   r9   r2   )r
   r   r   rH   Ú_max_samples)r8   re   rf   rD  s       rR   Útest_max_samples_consistencyre  —  sy   € ð €KÝ a¨+¡oÀAÐFÑFÔF�D€A€qÝÝÑÔØØØð	ñ ô €Gð ‡K‚K��1ÑÔÐØÔ ;Ò.Ð.Ð.Ð.Ð.Ð.rT   c                  ó^  — d} dgdgdggdz  }g d¢dz  }g d¢dz  }g d¢dz  }t          d| ¬	¦  «                             ||¦  «        j        }t          d| ¬	¦  «                             ||¦  «        j        }t          d| ¬	¦  «                             ||¦  «        j        }||g||gk    sJ ‚d S )
Nr·   rö   r   r5   )ÚAÚBÚC)rö   r   r5   )r   r5   r?   T)rÀ   r2   )r   rH   rÆ   )r2   re   ÚY1ÚY2ÚY3Úx1Úx2Úx3s           rR   Ú!test_set_oob_score_label_encodingrp  ¦  sÜ   € ð €LØ
ˆ�ˆs�Q�CÐ˜1Ñ€AØ	ˆˆ˜1Ñ	€BØ	ˆˆ�a‰€BØ	ˆˆ�Q‰€Bå D°|ÐDÑDÔDß	ŠˆQ�‰ŒÜ	ð õ 	 D°|ÐDÑDÔDß	ŠˆQ�‰ŒÜ	ð õ 	 D°|ÐDÑDÔDß	ŠˆQ�‰ŒÜ	ð ð
 �ˆ8˜˜B�xÒÐÐÐÐÐrT   c                 ód   — |                       dd¬¦  «        } d| t          j        | ¦  «         <   | S )Nr<  T)r]  r   )Úastyper¢   Úisfinite)re   s    rR   Úreplacert  À  s0   € Ø	�Š�˜tˆÑ$Ô$€AØ€A…r„{�1�~„~€oÑØ€HrT   c            	      óÊ  — t          j        g d¢g d¢dt           j        dgdt           j        dgdt           j         dgg¦  «        } t          j        g d¢¦  «        t          j        g d¢g d¢g d¢g d¢g d¢g¦  «        g}|D �]`}t	          ¦   «         }t          t          t          ¦  «        |¦  «        }|                     | |¦  «         	                    | ¦  «         t          |¦  «        }|                     | |¦  «         	                    | ¦  «        }|j        |j        k    sJ ‚t	          ¦   «         }t          |¦  «        }t          j        t          ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          |¦  «        }t          j        t          ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   �Œbd S )N©r5   rÚ   r·   ©r?   Né   r?   rx  )r?   rÚ   rÚ   rÚ   rÚ   )r?   r5   é	   )rÚ   rx  é   )r¢   ÚarrayÚnanÚinfr)   r   r   rt  rH   rI   r   r›   rÇ   r
  r  )re   Úy_valuesrf   Ú	regressorÚpipelineÚbagging_regressorÚy_hats          rR   Ú*test_bagging_regressor_with_missing_inputsrƒ  Æ  s]  € å
ŒàˆIˆIØˆLˆLØ•”˜ˆNØ•”˜ˆNØ•”�˜ˆOð	
ñ	ô 	€Aõ 	Œ���Ñ!Ô!Ý
Œà�	�	Ø�	�	Ø�	�	Ø�	�	Ø�	�	ðñ	
ô 	
ð€Hð ð (ñ (ˆÝ)Ñ+Ô+ˆ	Ý Õ!4µWÑ!=Ô!=¸yÑIÔIˆØ�Š�Q˜ÑÔ×"Ò" 1Ñ%Ô%Ð%Ý,¨XÑ6Ô6ÐØ!×%Ò% a¨Ñ+Ô+×3Ò3°AÑ6Ô6ˆØŒw˜%œ+Ò%Ð%Ð%Ð%õ *Ñ+Ô+ˆ	Ý  Ñ+Ô+ˆÝŒ]�:Ñ&Ô&ð 	ð 	Ø�LŠL˜˜AÑÔÐð	ð 	ð 	ñ 	ô 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	øøøð 	ð 	ð 	ð 	å,¨XÑ6Ô6ÐÝŒ]�:Ñ&Ô&ð 	(ð 	(Ø×!Ò! ! QÑ'Ô'Ð'ð	(ð 	(ð 	(ñ 	(ô 	(ð 	(ð 	(ð 	(ð 	(ð 	(ð 	(øøøð 	(ð 	(ð 	(ð 	(ùð(ð (s$   ÅF Æ F	ÆF	Æ3GÇG	ÇG	c            	      óÐ  — t          j        g d¢g d¢dt           j        dgdt           j        dgdt           j         dgg¦  «        } t          j        g d¢¦  «        }t	          ¦   «         }t          t          t          ¦  «        |¦  «        }|                     | |¦  «         	                    | ¦  «         t          |¦  «        }|                     | |¦  «         | 	                    | ¦  «        }|j        |j        k    sJ ‚|                     | ¦  «         |                     | ¦  «         t	          ¦   «         }t          |¦  «        }t          j        t           ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         n# 1 swxY w Y   t          |¦  «        }t          j        t           ¦  «        5  |                     | |¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nrv  rw  r?   rx  )rÚ   rx  rx  rx  rx  )r¢   r{  r|  r}  r(   r   r   rt  rH   rI   r   r›   rX   rW   rÇ   r
  r  )re   rf   Ú
classifierr€  Úbagging_classifierr‚  s         rR   Ú+test_bagging_classifier_with_missing_inputsr‡  ï  sB  € å
ŒàˆIˆIØˆLˆLØ•”˜ˆNØ•”˜ˆNØ•”�˜ˆOð	
ñ	ô 	€Aõ 	Œ���Ñ!Ô!€AÝ'Ñ)Ô)€JÝÕ0µÑ9Ô9¸:ÑFÔF€HØ‡L‚L��AÑÔ×Ò˜qÑ!Ô!Ð!Ý*¨8Ñ4Ô4ÐØ×Ò˜1˜aÑ Ô Ð Ø×&Ò& qÑ)Ô)€EØŒ7�e”kÒ!Ð!Ð!Ð!Ø×(Ò(¨Ñ+Ô+Ð+Ø×$Ò$ QÑ'Ô'Ð'õ (Ñ)Ô)€JÝ˜ZÑ(Ô(€HÝ	Œ•zÑ	"Ô	"ð ð Ø�Š�Q˜ÑÔÐðð ð ñ ô ð ð ð ð ð ð øøøð ð ð ð å*¨8Ñ4Ô4ÐÝ	Œ•zÑ	"Ô	"ð %ð %Ø×Ò˜q !Ñ$Ô$Ð$ð%ð %ð %ñ %ô %ð %ð %ð %ð %ð %ð %ð %øøøð %ð %ð %ð %ð %ð %s$   Å!FÆFÆFÆ7GÇGÇ"Gc                  óÎ   — t          j        ddgddgg¦  «        } t          j        ddg¦  «        }t          t          ¦   «         dd¬¦  «        }|                     | |¦  «         d S )Nr5   r?   rÚ   r6   r   g333333Ó?)r9   r2   )r¢   r{  r   r   rH   rM  s      rR   Útest_bagging_small_max_featuresr‰    si   € õ 	Œ�1�a�&˜1˜a˜&Ð!Ñ"Ô"€AÝ
Œ�!�Q�ÑÔ€AåÕ 2Ñ 4Ô 4À3ÐUVÐWÑWÔW€GØ‡K‚K��1ÑÔÐÐÐrT   c                 ót  — t           j                             | ¦  «        }|                     dd¦  «        }t          j        d¦  «        } G d„ dt
          ¦  «        }t           |¦   «         dd¬¦  «        }|                     ||¦  «         t          |j	        d         j
        |j        d         ¦  «         d S )Né   r6   c                   ó   — e Zd ZdZd„ ZdS )ú8test_bagging_get_estimators_indices.<locals>.MyEstimatorz7An estimator which stores y indices information at fit.c                 ó   — || _         d S r^   )Ú_sample_indicesr    s      rR   rH   z<test_bagging_get_estimators_indices.<locals>.MyEstimator.fit%  s   € Ø#$ˆDÔ Ð Ð rT   N)rj   rk   rl   rm   rH   rC   rT   rR   ÚMyEstimatorr�  "  s)   € € € € € ØEÐEð	%ð 	%ð 	%ð 	%ð 	%rT   r�  r5   r   )rA   rB   r2   )r¢   ÚrandomÚRandomStateÚrandnr8  r)   r   rH   r-   r~   r�  r>  )Úglobal_random_seedrJ   re   rf   r�  rÊ   s         rR   Ú#test_bagging_get_estimators_indicesr•    s¼   € õ
 Œ)×
Ò
Ð 2Ñ
3Ô
3€CØ�	Š	�"�aÑÔ€AÝ
Œ	�"‰Œ€Að%ð %ð %ð %ð %Õ+ñ %ô %ð %õ  [ [¡]¤]ÀÐQRÐ
SÑ
SÔ
S€CØ‡G‚GˆAˆq�M„M€Må�s” qÔ)Ô9¸3Ô;RÐSTÔ;UÑVÔVÐVÐVÐVrT   zbagging, expected_allow_nanr5   r=   c                 óN   — |                       ¦   «         j        j        |k    sJ ‚dS )z*Check that bagging inherits allow_nan tag.N)Ú__sklearn_tags__Ú
input_tagsÚ	allow_nan)rD  Úexpected_allow_nans     rR   Útest_bagging_allow_nan_tagr›  .  s.   € ð ×#Ò#Ñ%Ô%Ô0Ô:Ð>PÒPÐPÐPÐPÐPÐPrT   r5  Úmodelr  )rA   rB   c                 óZ   — |                       t          j        t          j        ¦  «         dS )zAMake sure that metadata routing works with non-default estimator.N©rH   rD   rE   rF   ©rœ  s    rR   Ú"test_bagging_with_metadata_routingr   @  s"   € ð 
‡I‚I�dŒi�œÑ%Ô%Ð%Ð%Ð%rT   zsub_estimator, caller, calleerI   rX   rW   c                 óÚ  — t          j        ddgddgddgg¦  «        }g d¢}dgd}}t          ¦   «         } | |¬¦  «        }d	|z   d
z   }	 t          ||	¦  «        dd¬¦  «         t	          |¬¦  «        }
|
                     ||¦  «          t          |
|¦  «        t          j        ddgddgddgg¦  «        ||¬¦  «         t          |¦  «        sJ ‚|D ]}t          |||||¬¦  «         ŒdS )a‘  Test that metadata routing works in `BaggingClassifier` with dynamic selection of
    the sub-estimator's methods. Here we test only specific test cases, where
    sub-estimator methods are not present and are not tested with `ConsumingClassifier`
    (which possesses all the methods) in
    sklearn/tests/test_metaestimators_metadata_routing.py: `BaggingClassifier.predict()`
    dynamically routes to `predict` if the sub-estimator doesn't have `predict_proba`
    and `BaggingClassifier.predict_log_proba()` dynamically routes to `predict_proba` if
    the sub-estimator doesn't have `predict_log_proba`, or to `predict`, if it doesn't
    have it.
    r   r?   r5   r6   rx  )r5   r?   rÚ   Úa)ÚregistryÚset_Ú_requestT)r  Úmetadatarù   rÚ   )re   r  r¦  )Úobjr�   Úparentr  r¦  N)r¢   r{  r&   r}   r   rH   r¨   r'   )Úsub_estimatorÚcallerÚcalleere   rf   r  r¦  r£  rA   Úset_callee_requestrD  s              rR   Ú3test_metadata_routing_with_dynamic_method_selectionr­  Q  sH  € õ0 	Œ�1�a�&˜1˜a˜& 1 a &Ð)Ñ*Ô*€AØˆ	ˆ	€AØ ˜c 3�8€MÝ‰{Œ{€HØ� xÐ0Ñ0Ô0€IØ &™¨:Ñ5ÐØ*…GˆIÐ)Ñ*Ô*¸ÈÐMÑMÔMÐMå¨)Ð4Ñ4Ô4€GØ‡K‚K��1ÑÔÐØ…GˆG�VÑÔÝ
Œ(�Q˜�F˜Q ˜F Q¨ FÐ+Ñ
,Ô
,Ø#Øðñ ô ð õ ˆx‰=Œ=ÐÐˆ=Øð 
ð 
ˆ	ÝØØØØ'Øð	
ñ 	
ô 	
ð 	
ð 	
ð
ð 
rT   c                 óZ   — |                       t          j        t          j        ¦  «         dS )z^Make sure that we still can use an estimator that does not implement the
    metadata routing.Nrž  rŸ  s    rR   Ú-test_bagging_without_support_metadata_routingr¯  ˆ  s"   € ð 
‡I‚I�dŒi�œÑ%Ô%Ð%Ð%Ð%rT   )rû   )|rm   r  Ú	itertoolsr   r   r�   Únumpyr¢   rÇ   Úsklearnr   Úsklearn.baser   Úsklearn.calibrationr   Úsklearn.datasetsr   r	   r
   Úsklearn.dummyr   r   Úsklearn.ensembler   r   r   r   r   r   r   r   Úsklearn.feature_selectionr   Úsklearn.linear_modelr   r   Úsklearn.model_selectionr   r   r   Úsklearn.neighborsr   r   Úsklearn.pipeliner   Úsklearn.preprocessingr   r   Úsklearn.random_projectionr    Úsklearn.svmr!   r"   Ú%sklearn.tests.metadata_routing_commonr#   r$   r%   r&   r'   Úsklearn.treer(   r)   Úsklearn.utilsr*   Úsklearn.utils._testingr+   r,   r-   Úsklearn.utils.fixesr.   r/   rJ   rD   ÚpermutationrF   ÚsizeÚpermrE   rŒ   rS   ÚmarkÚparametrizer‰   r�   r–   r˜   r¬   r±   r¼   rÍ   rÐ   rÔ   rØ   Úthread_unsaferç   ré   rï   ró   rú   r  r  r  r  r  r  r"  r$  r.  rG  rJ  rN  rZ  rb  re  rp  rt  rƒ  r‡  r‰  r•  r›  r   r­  r¯  rC   rT   rR   ú<module>rË     s»	  ððð ð 
€	€	€	Ø $Ð $Ð $Ð $Ð $Ð $Ð $Ð $à €€€Ø Ð Ð Ð Ø €€€à "Ð "Ð "Ð "Ð "Ð "Ø &Ð &Ð &Ð &Ð &Ð &Ø 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ø GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GØ 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9ð	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 2Ð 1Ð 1Ð 1Ð 1Ð 1Ø ?Ð ?Ð ?Ð ?Ð ?Ð ?Ð ?Ð ?Ø QÐ QÐ QÐ QÐ QÐ QÐ QÐ QÐ QÐ QØ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GÐ GØ *Ð *Ð *Ð *Ð *Ð *Ø <Ð <Ð <Ð <Ð <Ð <Ð <Ð <Ø <Ð <Ð <Ð <Ð <Ð <Ø  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  ðð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð GÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FØ ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,ðð ð ð ð ð ð ð ð ð ð
 ?Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >àÐ˜ÑÔ€ð €y�{„{€Ø
‡‚�t”{Ô'Ñ(Ô(€ØŒI�dŒO€„	ØŒk˜$Ô€„ð ˆ=‰?Œ?€Ø
‡‚�x”Ô+Ñ,Ô,€Ø”˜dÔ#€„Ø”/ $Ô'€„ð0ð 0ð 0ðB „×ÒØ&Ø€GØ˜Ñ'ð  #Ø !Ø!Ø&*ð	ð ð  #Ø !Ø!Ø&*ð	ð ð ¨UÈ$ÐOÐOØ¨dÈ%ÐPÐPð	
ð  	OÐNÐNñ%ô ñô ð.'2ð '2ñ/ô ð.'2ðTð ð ð8 „×ÒÐ+¨^¸nÑ-LÑMÔMð5Að 5Añ NÔMð5Aðp#ð #ð #ð #ð #˜ñ #ô #ð #ð'9ð '9ð '9ðTEð Eð Eð8 
ð  
ð  
ðF%&ð %&ð %&ðP!#ð !#ð !#ðHJð Jð Jð(Oð Oð Oð „Ôð&6ð &6ñ Ôð&6ðV „Ôð&ð &ñ Ôð&ð4	Tð 	Tð 	Tð „Ôð)0ð )0ñ Ôð)0ðXCð Cð Cðð ð ð ð4ð ð ð4ð 4ð 4ð$&ð &ð &ð&ð ð ð3ð 3ð 3ð,7ð 7ð 7ð@
ð 
ð 
ð 
ð 
 ]ñ 
ô 
ð 
ð	ð 	ð 	ð 	ð 	 ]ñ 	ô 	ð 	ð „×Ò˜Ð+;Ð=NÐ*OÑPÔPØ„×ÒÐ/°%¸°Ñ?Ô?Ø„×ÒÐ+¨e°T¨]Ñ;Ô;Ø„×Ò˜¨¨S¨	Ñ2Ô2ð/:ð /:ñ 3Ô2ñ <Ô;ñ @Ô?ñ QÔPð/:ðd
#ð 
#ð 
#ðHð Hð Hð%5ð %5ð %5ðPNð Nð Nð6/ð /ð /ð ð  ð  ð4ð ð ð&(ð &(ð &(ðR%ð %ð %ð@ð ð ðWð Wð Wð* „×ÒØ!à	Ð	Ð9Ð9À1ÐEÑEÔEÑ	FÔ	FÈÐMØ	Ð	Ð7Ð7ÀÐCÑCÔCÑ	DÔ	DÀdÐKØ	Ð	Ð-Ð-Ñ/Ô/Ñ	0Ô	0°%Ð8Ø	Ð	˜#˜#™%œ%Ñ	 Ô	  %Ð(ð	ñô ðQð Qñô ðQð €¨Ð-Ñ-Ô-Ø„×ÒØàÐØ,Ð,¸!Ð<Ñ<Ô<È1ð	
ñ 	
ô 	
ð 	ÐØ+Ð+¸Ð;Ñ;Ô;È!ð	
ñ 	
ô 	
ð	ñ
ô 
ð&ð &ñ
ô 
ñ .Ô-ð&ð
 „×ÒØ#à	/°¸IÐFà5ØØð	
ð
 
,Ð-@À)ÐLðñô ð €¨Ð-Ñ-Ô-ð#
ð #
ñ .Ô-ñô ð#
ðT „×ÒØàÐØ(Ð(°aÐ8Ñ8Ô8Øð	
ñ 	
ô 	
ð 	ÐÐ#4Ð#4À!Ð#DÑ#DÔ#DÐSTÐUÑUÔUðñ	ô 	ð&ð &ñ	ô 	ð&ð &ð &rT   