§
    rŠtj&  ã                   óp  — d dl Z d dlZd dlZd dlmZmZ d dlmZm	Z	m
Z
 d dlmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZmZm Z m!Z!m"Z"m#Z#m$Z$m%Z%m&Z&m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+m,Z,m-Z- d dl.m/Z/ d dl0m1Z1m2Z2 d dl3m4Z4m5Z5 d dl6m7Z7m8Z8 d d	l9m:Z: ej;         <                    d
 e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          ej=         eddd¬¦  «        ej;         >                    d¬¦  «        ¬¦  «         edddd¬¦  «         e¦   «          e¦   «          e¦   «          e¦   «          e ¦   «          e!¦   «          e%¦   «          e&¦   «          e)¦   «          ej=         e+d¬¦  «        ej;         >                    d¬¦  «        ¬¦  «         e+dd¬¦  «         e-d ¬¦  «        gd„ ¬¦  «        ej;         <                    ddd g¦  «        d!„ ¦   «         ¦   «         Z?ej;         @                    d"¦  «        ej;         @                    d#¦  «        ej;         @                    d$¦  «        ej;         <                    d%eeeeeeeeeeeeee5ee e!e#e%e&e)e+e,e-g¦  «        ej;         <                    d&d'd(g¦  «        d)„ ¦   «         ¦   «         ¦   «         ¦   «         ¦   «         ZAej;         <                    d*d+ge4i fei fed,dddd-œfe"i fe$i fe'i fe(i fe*i fg¦  «        ej;         <                    d.d(d/g¦  «        d0„ ¦   «         ¦   «         ZBej;         <                    d1edd2d3œfed4difed4dife'd5d6d7œfedd'd2d8œfedd9d2d8œfe&d5d:d6d;œfei fe)i fe(i fg
¦  «        ej;         <                    d<e:¦  «        d=„ ¦   «         ¦   «         ZCdS )>é    N)ÚcloneÚis_classifier)Úmake_classificationÚmake_low_rank_matrixÚmake_regression)"ÚARDRegressionÚBayesianRidgeÚ
ElasticNetÚElasticNetCVÚGammaRegressorÚHuberRegressorÚLarsÚLarsCVÚLassoÚLassoCVÚ	LassoLarsÚLassoLarsCVÚLassoLarsICÚLinearRegressionÚLogisticRegressionÚLogisticRegressionCVÚMultiTaskElasticNetÚMultiTaskElasticNetCVÚMultiTaskLassoÚMultiTaskLassoCVÚOrthogonalMatchingPursuitÚOrthogonalMatchingPursuitCVÚPassiveAggressiveClassifierÚPassiveAggressiveRegressorÚ
PerceptronÚPoissonRegressorÚRidgeÚRidgeClassifierÚRidgeClassifierCVÚRidgeCVÚSGDClassifierÚSGDRegressorÚTheilSenRegressorÚTweedieRegressor)Úmake_pipeline)ÚMinMaxScalerÚStandardScaler)Ú	LinearSVCÚ	LinearSVR)Úassert_allcloseÚset_random_state)ÚCSR_CONTAINERSÚmodelç      à?ÚsagaçVçž¯Ò<)Úl1_ratioÚsolverÚtolz"Missing importance sampling scheme)Úreason)Úmarksg�íµ ÷Æ°>FÚneg_log_loss)r   )r8   Úuse_legacy_attributesÚscoringÚ	l1_ratios)r8   zInsufficient precision.Ú
elasticneti'  )ÚpenaltyÚmax_iter)Úpowerc                 ó   — | j         j        S )N)Ú	__class__Ú__name__)Úxs    úd/var/www/html/CA-Chatbot/venv/lib/python3.11/site-packages/sklearn/linear_model/tests/test_common.pyú<lambda>rH   a   s   € �!”+Ô&€ ó    )ÚidsÚwith_sample_weightTc                 ó  — t          | ¦  «        } |rFdt          j        | j        ¦  «        j                             ¦   «         vrt          j        d¦  «         d}t          | t          ¦  «        rd}nt          | d¦  «        r| j        dk    rd}t          j                             |¦  «        }d\  }}}t          | t          t           t"          t$          f¦  «        rd	}t'          |||¬
¦  «        }|r<|                     dd||f¬¦  «        t          j        |d¬¦  «        d d …d f         z  }	n/|                     dd|¬¦  «        t          j        |d¬¦  «        z  }	t          j        ||	z  dz   ¦  «        }
|                     |
¬¦  «        dz   }t1          | ¦  «        r&||
dz   k                         t          j        ¦  «        }|r$|                     dd|j        d         ¬¦  «        }nd }|                      d¬¦  «         |r|                      |||¬¦  «         n|                      ||¦  «         t1          | ¦  «        rct          j        |                      |¦  «        d d …df         |¬¦  «        t          j        t          j        ||¬¦  «        |¬¦  «        k    sJ ‚d S t          j        |                       |¦  «        |d¬¦  «        t          j        t          j        ||d¬¦  «        |¬¦  «        k    sJ ‚d S )NÚsample_weightz)Estimator does not support sample_weight.g-Cëâ6*?çš™™™™™¹?r7   r4   ç{®Gáz„?)éd   é
   Né   )Ú	n_samplesÚ
n_featuresÚrandom_stateéþÿÿÿé   )ÚlowÚhighÚsizer   )Úaxisr3   )Úlamé   rQ   T)Úfit_intercept)rM   )Úweights)Úrel)r_   r[   )!r   ÚinspectÚ	signatureÚfitÚ
parametersÚkeysÚpytestÚskipÚ
isinstancer'   Úhasattrr7   ÚnpÚrandomÚRandomStater   r   r   r   r   ÚuniformÚmaxÚexpÚpoissonr   ÚastypeÚfloat64ÚshapeÚ
set_paramsÚaverageÚpredict_probaÚapproxÚpredict)r2   rK   Úglobal_random_seedr`   ÚrngÚn_trainrT   Ú	n_targetsÚXÚcoefÚexpectationÚyÚsws                rG   Útest_balance_propertyr‚   6   s3  € õt �%‰LŒL€EàðAà¥7Ô#4°U´YÑ#?Ô#?Ô#J×#OÒ#OÑ#QÔ#QÐQÐQåŒÐ?Ñ@Ô@Ð@à
€CÝ�%�Ñ&Ô&ð ØˆˆÝ	�˜Ñ	!Ô	!ð  e¤l°fÒ&<Ð&<Øˆå
Œ)×
Ò
Ð 2Ñ
3Ô
3€CØ%2Ñ"€GˆZ˜ÝØÝ	Õ3µ^ÕEUÐVñô ð ð ˆ	Ý w¸:ÐTWÐXÑXÔX€AØð Pà�KŠK˜B Q¨j¸)Ð-DˆKÑEÔEÝŒf�Q˜QÐÑÔ    4 Ô(ñ)ð 	ˆð
 �{Š{˜r¨°
ˆ{Ñ;Ô;½b¼fÀQÈQÐ>OÑ>OÔ>OÑOˆå”&˜˜T™ C™Ñ(Ô(€KØ�Š˜ˆÑ$Ô$ qÑ(€AÝ�UÑÔð 5Ø�˜q‘Ò ×(Ò(­¬Ñ4Ô4ˆàð Ø�[Š[˜Q R¨a¬g°a¬jˆ[Ñ9Ô9ˆˆàˆà	×Ò 4ÐÑ(Ô(Ð(Øð Ø�	Š	�!�Q bˆ	Ñ)Ô)Ð)Ð)à�	Š	�!�Q‰Œˆå�UÑÔð 
ÝŒz˜%×-Ò-¨aÑ0Ô0°°°°A°Ô6ÀÐCÑCÔCÅvÄ}ÝŒJ�q "Ð%Ñ%Ô%¨3ðH
ñ H
ô H
ò 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
õ Œz˜%Ÿ-š-¨Ñ*Ô*°B¸QÐ?Ñ?Ô?Å6Ä=ÝŒJ�q "¨1Ð-Ñ-Ô-°3ðD
ñ D
ô D
ò 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
rI   z!ignore:The default of 'normalize'zignore:lbfgs failed to convergez5ignore:A column-vector y was passed when a 1d array.*Ú	RegressorÚndimr]   rW   c                 óÄ  — | t           u rt          j        d¦  «         t          ddd¬¦  «        \  }}t	          ¦   «                              |                     dd¦  «        ¦  «        dd…df         dz   }|d	k    r|dd…t          j        f         n|} | ¦   «         }t          |¦  «         | 
                    ||¦  «         |j        j        |j        d         fk    sJ ‚dS )
z4Check the consistency of linear models `coef` shape.z8LinearRegression does not follow `coef_` shape contract!r   éÈ   é   )rU   rS   rT   éÿÿÿÿr]   NrW   )r   rf   Úxfailr   r+   Úfit_transformÚreshaperj   Únewaxisr0   rc   Úcoef_rs   )rƒ   r„   r}   r€   Ú	regressors        rG   Ú&test_linear_model_regressor_coef_shaper�   §   sã   € ðF Õ$Ð$Ð$ÝŒÐOÑPÔPÐPå¨°SÀRÐHÑHÔH�D€A€qÝ‰Œ×$Ò$ Q§Y¢Y¨r°1Ñ%5Ô%5Ñ6Ô6°q°q°q¸!°tÔ<¸qÑ@€AØ  AšI˜Iˆˆ!ˆ!ˆ!�RŒZˆ-ÔÐ¨1€Aà�	‘”€IÝ�YÑÔÐØ‡M‚M�!�QÑÔÐØŒ?Ô  Q¤W¨Q¤Z MÒ1Ð1Ð1Ð1Ð1Ð1rI   Ú
ClassifierÚparamsznewton-cholesky)r7   r<   r>   r=   Ú	n_classesrR   c                 ó2  — | t           t          fv rt          j        | › d�¦  «         t	          d|d¬¦  «        \  }}|j        d         } | di |¤Ž}t          |¦  «         |                     ||¦  «         |dk    rd|fn||f}|j        j        |k    sJ ‚d S )Nz( does not follow `coef_` shape contract!rQ   r   )Ún_informativer’   rU   r]   rW   © )	r#   r$   rf   r‰   r   rs   r0   rc   r�   )r�   r‘   r’   r}   r€   rT   Ú
classifierÚexpected_shapes           rG   Ú'test_linear_model_classifier_coef_shaper˜   ×   sÀ   € ð. •oÕ'8Ð9Ð9Ð9ÝŒ˜
ÐLÐLÐLÑMÔMÐMå¨R¸9ÐSTÐUÑUÔU�D€A€qØ”˜”€Jà�Ð%Ð%˜fÐ%Ð%€JÝ�ZÑ Ô Ð Ø‡N‚N�1�aÑÔÐØ(1°Qª¨�a˜�_�_¸YÈ
Ð<S€NØÔÔ! ^Ò3Ð3Ð3Ð3Ð3Ð3rI   zLinearModel, paramsrO   )r8   Úalphar8   Ú	sparse_cgrN   )r7   r™   )r8   r6   r™   gñhãˆµøä>gê-�™—q=)r7   r8   r™   Úcsr_containerc                 ó  — t          t          d¬¦  «         | di |¤Ž¦  «        }t          t          d¬¦  «         | di |¤Ž¦  «        }t          j                             d¦  «        }d}d}|                     ||¦  «        }d||dk     <    ||¦  «        }	|                     |¦  «        }
t          |¦  «        rt          j        |
¦  «        }
| 	                    ||
¦  «         | 	                    |	|
¦  «         t          |d         j        |d         j        d	¬
¦  «         |                     |¦  «        }|                     |	¦  «        }t          ||¦  «         t          |d         j        |d         j        ¦  «         dS )z€Test that sparse and dense linear models give same results.

    Models use a preprocessing pipeline with a StandardScaler.
    F)Ú	with_meanr   rP   rW   g        rN   r]   r5   )ÚatolNr•   )r*   r,   rj   rk   rl   ÚrandnÚrandr   Úsignrc   r/   r�   rx   Ú
intercept_)ÚLinearModelr‘   r›   Úmodel_denseÚmodel_sparserz   rS   rT   r}   ÚX_sparser€   Úy_pred_denseÚy_pred_sparses                rG   Ú)test_model_pipeline_same_dense_and_sparser©   û   s~  € õ*  ¥¸Ð ?Ñ ?Ô ?ÀÀÐAVÐAVÈvÐAVÐAVÑWÔW€Kå ¥¸%Ð!@Ñ!@Ô!@À+À+ÐBWÐBWÐPVÐBWÐBWÑXÔX€Lõ Œ)×
Ò
 Ñ
"Ô
"€CØ€IØ€JØ�	Š	�)˜ZÑ(Ô(€AØ€A€aˆ#‚g�Jàˆ}˜QÑÔ€HØ�Š�ÑÔ€Aå�[Ñ!Ô!ð ÝŒG�A‰JŒJˆà‡O‚O�A�qÑÔÐØ×Ò�X˜qÑ!Ô!Ð!å�L ”OÔ)¨;°q¬>Ô+?ÀeÐLÑLÔLÐLØ×&Ò& qÑ)Ô)€LØ ×(Ò(¨Ñ2Ô2€MÝ�L -Ñ0Ô0Ð0å�K ”NÔ-¨|¸A¬Ô/IÑJÔJÐJÐJÐJrI   )Dra   Únumpyrj   rf   Úsklearn.baser   r   Úsklearn.datasetsr   r   r   Úsklearn.linear_modelr   r	   r
   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r   r    r!   r"   r#   r$   r%   r&   r'   r(   r)   Úsklearn.pipeliner*   Úsklearn.preprocessingr+   r,   Úsklearn.svmr-   r.   Úsklearn.utils._testingr/   r0   Úsklearn.utils.fixesr1   ÚmarkÚparametrizeÚparamr‰   r‚   Úfilterwarningsr�   r˜   r©   r•   rI   rG   ú<module>r·      s×  ðð €€€à Ð Ð Ð Ø €€€à -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ø WÐ WÐ WÐ WÐ WÐ WÐ WÐ WÐ WÐ Wð#ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ð #ðH +Ð *Ð *Ð *Ð *Ð *Ø >Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >Ð >Ø ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ð ,Ø DÐ DÐ DÐ DÐ DÐ DÐ DÐ DØ .Ð .Ð .Ð .Ð .Ð .ð „×ÒØàˆ‰ŒØˆ‰ŒØˆ
‰ŒØˆ‰ŒØˆ‰ŒØˆ‰ŒØˆ‰ŒØˆ‰	Œ	Øˆ‰ŒØˆ‰ŒØÐÑÔð 	ˆŒØÐ¨°FÀÐFÑFÔFØ”+×#Ò#Ð+OÐ#ÑPÔPð	
ñ 	
ô 	
ð 	ÐØØ"'Ø"Øð		
ñ 	
ô 	
ð 	ÐÑÔØÐÑÔØˆÑÔØÐÑÔØ!Ð!Ñ#Ô#Ø#Ð#Ñ%Ô%ØÐÑÔØˆ‰ŒØˆ‰	Œ	ØˆŒØˆL˜UÐ#Ñ#Ô#Ø”+×#Ò#Ð+DÐ#ÑEÔEð	
ñ 	
ô 	
ð 	ˆ˜\°FÐ;Ñ;Ô;ØÐ˜qÐ!Ñ!Ô!ðO(ðR 	'Ð&ðW ñ ,ô ,ðZ „×ÒÐ-°°t¨}Ñ=Ô=ð@
ð @
ñ >Ô=ñ[,ô ,ð\@
ðF „×ÒÐ?Ñ@Ô@Ø„×ÒÐ=Ñ>Ô>Ø„×ÒÐSÑTÔTØ„×ÒØàØØØØØØØØØØØØØØØ!Ø#Ø"ØØØØØØð1ñô ð: „×Ò˜ ! Q Ñ(Ô(ð2ð 2ñ )Ô(ñ;ô ñ UÔTñ ?Ô>ñ AÔ@ðB2ð „×ÒØ�8Ðà	�BˆØ	˜RÐ à à+Ø).Ø!Ø)ð	ð ð	
ð 
% bÐ)Ø	�RÐØ	˜"ÐØ	˜BÐØ	˜Ðð!ñô ð* „×Ò˜ q¨! fÑ-Ô-ð4ð 4ñ .Ô-ñ+ô ð,4ð „×ÒØà	˜¨Ð-Ð-Ð.Ø	�5˜%�.Ð!Ø	˜˜u�~Ð&Ø	 [¸3Ð?Ð?Ð@Ø	˜U°¸DÐAÐAÐBØ	˜U°¸tÐDÐDÐEØ	˜;¨u¸sÐCÐCÐDØ	˜2ÐØ	�"ˆØ	˜BÐðñô ð „×Ò˜¨.Ñ9Ô9ðKð Kñ :Ô9ñô ð Kð Kð KrI   