Base da Rede Imunológica Artificial

BaseAiNet(BaseClusterer, ABC)

Classe base para algoritmos de Teoria de Redes baseados em AiNet.

A classe base contém funções utilizadas por múltiplas classes no pacote AiNet e são consideradas essenciais para o funcionamento adequado de algoritmos de clustering baseados na teoria de redes imunes.

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def _check_and_raise_exceptions_fit(...)

Verifica os parâmetros do método fit e lança exceções caso a verificação não seja bem-sucedida.

@staticmethod
def _check_and_raise_exceptions_fit(X: npt.NDArray)

Parâmetros:

• X (npt.NDArray): Matriz de treinamento contendo as amostras e suas características, [N amostras (linhas)][N atributos (colunas)].

Exceções:

• TypeError: Se X não for um ndarray ou uma list.

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def _check_and_raise_exceptions_predict(...)

Verifica os parâmetros do método predict e lança exceções caso a verificação não seja bem-sucedida.

@staticmethod
def _check_and_raise_exceptions_predict(
    X: npt.NDArray,
    expected: int = 0,
    feature_type: FeatureType = "continuous-features"
) -> None

Parâmetros:

• X (npt.NDArray): Matriz de entrada para predição, contendo as amostras e suas características, [N amostras (linhas)][N atributos (colunas)].
• expected (int, default=0): Número esperado de atributos por amostra (colunas em X).
• feature_type (FeatureType, default="continuous-features"): Especifica o tipo de atributos: "continuous-features", "binary-features" ou "ranged-features".

Exceções:

• TypeError: Se X não for um ndarray ou uma list.
• FeatureDimensionMismatch: Se o número de atributos em X não corresponder ao esperado.
• ValueError: Se feature_type for "binary-features" e X contiver valores diferentes de 0 e 1.

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def _generate_random_antibodies(...)

Gera uma população aleatória de anticorpos.

@staticmethod
def _generate_random_antibodies(
    n_samples: int,
    n_features: int,
    feature_type: FeatureType = "continuous-features",
    bounds: Optional[npt.NDArray[np.float64]] = None
) -> npt.NDArray

Parâmetros:

• n_samples (int): Número de anticorpos (amostras) a serem gerados.
• n_features (int): Número de atributos (dimensões) para cada anticorpo.
• feature_type (FeatureType, default="continuous-features"): Especifica o tipo de atributos: "continuous-features", "binary-features" ou "ranged-features".
• bounds (Optional[npt.NDArray[np.float64]]): Matriz de formato (n_features, 2) com valores mínimos e máximos por dimensão (usado apenas para atributos do tipo "ranged").

Retorna:

• npt.NDArray: Matriz de formato (n_samples, n_features) contendo os anticorpos gerados. O tipo dos dados depende de feature_type (float para contínuo/ranged, bool para binário).

Exceções:

• ValueError: Se n_features <= 0.