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AISP - API

Bem-vindo à API do AISP (Artificial Immune System Package). Esta documentação demonstra a API pública do pacote.

Módulos Principais (`aisp.base`)

Abstrações fundamentais e classes base que definem as interfaces principais do pacote.

Classe	Descrição
`BaseClassifier`	Classe base abstrata para algoritmos de classificação.
`BaseClusterer`	Classe base abstrata para algoritmos de agrupamento.
`BaseOptimizer`	Classe base abstrata para algoritmos de otimização.

Estruturas principais e utilitários de suporte para implementações imunológicas.

Módulo	Descrição
`cell`	Representação de células do sistema imunológico.
`mutation`	Funções para gerar clones mutados e simular a expansão clonal.
`populations`	Fornece funções utilitárias para gerar populações de anticorpos em algoritmos imunológicos.

Algoritmos de aprendizagem supervisionada baseados na seleção negativa, o processo do sistema imunológico de distinguir o próprio do não-próprio.

Classe	Descrição
`RNSA`	Um algoritmo de aprendizagem supervisionada para classificação que usa detectores de valores reais.
`BNSA`	Um algoritmo de aprendizagem supervisionada para classificação que usa detectores binários.

Algoritmos inspirados no processo de proliferação de anticorpos para detectar um antígeno.

Classe	Descrição
`AIRS`	Um algoritmo de aprendizagem supervisionada para tarefas de classificação baseado no princípio da seleção clonal.
`Clonalg`	Implementação do algoritmo de seleção clonal para otimização, adaptado para problemas de minimização e maximização em domínios binários, contínuos e de permutação.

Algoritmos baseados na Teoria de Redes Imunológicas proposta por Jerne.

Classe	Descrição
`AiNet`	Um algoritmo de aprendizagem não supervisionada para agrupamento, baseado na teoria das redes imunológicas.

Funções utilitárias e auxiliares para desenvolvimento.

Módulo	Descrição
`display`	Funções utilitárias para exibição de informações dos algoritmos.
`distance`	Funções utilitárias para cálculo de distância entre arrays (com Numba).
`metrics`	Funções utilitárias para medição de precisão e desempenho.
`multiclass`	Funções utilitárias para lidar com classes multicategorias.
`sanitizers`	Funções utilitárias para validação e tratamento de parâmetros.
`types`	Define aliases de tipos usados no projeto para melhorar a legibilidade.
`validation`	Contém funções responsáveis pela validação de tipos de dados.

Avisos e erros personalizados.