multiclass

Funções utilitárias para lidar com dados com múltiplas classes.

Módulo: aisp.utils.multiclass
Importação: from aisp.utils import multiclass

Funções

slice_index_list_by_class

def slice_index_list_by_class(classes: Optional[Union[npt.NDArray, list]], y: npt.NDArray) -> dict:
    ...

Separa os índices das amostras por classe para iteração direcionada.

Parâmetros

Nome	Tipo	Padrão	Descrição
classes	Optional[Union[npt.NDArray, list]]	-	lista com classes únicas.
y	npt.NDArray	-	Recebe um array y (n_samples) om as classes de saída do array de amostra X.

Returns

Tipo	Descrição
dict	Um dicionário com a lista de posições do array(y), com as classes como chave.

Example

import numpy as np
from aisp.utils.multiclass import slice_index_list_by_class

labels = ['a', 'b', 'c']
y = np.array(['a', 'c', 'b', 'a', 'c', 'b'])
slice_index_list_by_class(labels, y)

---

predict_knn_affinity

def predict_knn_affinity(
    X: npt.NDArray,
    k: int,
    all_cell_vectors: List[Tuple[Union[str, int], npt.NDArray]],
    affinity_func: Callable[[npt.NDArray, npt.NDArray], float]
) -> npt.NDArray:
    ...

Prever classes usando k-vizinhos mais próximos e células treinadas.

Parâmetros

Nome	Tipo	Padrão	Descrição
X	npt.NDArray	-	Dados de entrada a serem classificados.
k	int	-	Número de vizinhos mais próximos a considerar para a previsão.
all_cell_vectors	List[Tuple[Union[str, int], npt.NDArray]]	-	Lista de tuplas contendo (nome_da_classe, cell(np.ndarray)).
affinity_func	Callable[[npt.NDArray, npt.NDArray], float]	-	Função que recebe dois vetores e retorna um valor de afinidade.

Returns

Tipo	Descrição
npt.NDArray	Array de rótulos previstos para cada amostra em X, baseado nos k vizinhos mais próximos.