class BaseNSA(BaseClassifier, ABC)

A classe BaseNSA contém funções utilitárias com o modificador protected que podem ser herdadas por várias classes para facilitar o uso. Ela inclui funções para calcular distância, separar dados para melhorar a eficiência de treinamento e previsão, medir precisão e outras funções.

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Funções Protegidas:

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def _check_and_raise_exceptions_fit(...)

def _check_and_raise_exceptions_fit(
    X: npt.NDArray = None,
    y: npt.NDArray = None,
    _class_: Literal["RNSA", "BNSA"] = "RNSA",
) -> None:

Função responsável por verificar os parâmetros da função fit e lançar exceções se a verificação não for bem-sucedida.

Parâmetros:

• X (npt.NDArray): Array de treinamento, contendo as amostras e suas características, [N samples (linhas)][N features (colunas)].
• y (npt.NDArray): Array de classes alvo de X com [N samples (linhas)].
• class (Literal[RNSA, BNSA], opcional): Classe atual. O padrão é 'RNSA'.

Lança:

• TypeError: Se X ou y não forem ndarrays ou tiverem formas incompatíveis.
• MaxDiscardsReachedError: O número máximo de descartes do detector foi atingido durante a maturação. Verifique o valor do raio definido e considere reduzi-lo.

def _check_and_raise_exceptions_predict(...)

def _check_and_raise_exceptions_predict(
    X: npt.NDArray = None,
    expected: int = 0,
    _class_: Literal["RNSA", "BNSA"] = "RNSA",
) -> None:

Função responsável por verificar os parâmetros da função predict e lançar exceções caso a verificação não seja bem-sucedida. Parâmetros:

• X (npt.NDArray): Array de treinamento, contendo as amostras e suas características, [N samples (linhas)][N features (colunas)].
• expected (int): Número esperado de características por amostra (colunas em X).
• class (Literal[RNSA, BNSA], opcional): Classe atual. O padrão é 'RNSA'.

Lança:

• TypeError: Se X ou y não forem ndarrays ou tiverem formas incompatíveis.
• MaxDiscardsReachedError: O número máximo de descartes do detector foi atingido durante a maturação. Verifique o valor do raio definido e considere reduzi-lo.