Ë
    ÜÍ:jn?  ã                   ó°	  — d dl Zd dlZd dlmZ d dlmZmZmZm	Z	 d dl
mZmZmZ d dlmZ d dlmZ d dlmZmZmZmZmZ d dlmZ d d	lmZmZmZ  ej<                  d
dgddgdd
gddgddgddgg«      Zg d¢Z  ej<                  ddgddgddgg«      Z!g d¢Z" ej<                  g d¢g d¢g d¢g d¢g d¢g«      Z#g d¢Z$ ej<                  g d¢g d¢g d¢g«      Z%g d¢Z& ejN                  «       Z(ejR                  jU                  d «      Z+e+jY                  e(jZ                  j\                  «      Z/e(j`                  e/   e(_0        e(jZ                  e/   e(_-         eddd ¬«      \  Z1Z2d„ Z3ejh                  jj                  eejh                  jm                  dee e!ge#e$e%ge1dd e2dd e1dd ge(j`                  e(jZ                  e(j`                  gg«      ejh                  jm                  d g d!¢«      ejh                  jm                  d"eez   «      ejh                  jo                  d#«      d$„ «       «       «       «       «       «       Z8ejh                  jm                  d%e«      ejh                  jo                  d#«      d&„ «       «       Z9ejh                  jm                  d'e«      d(„ «       Z:eejh                  jm                  d%e«      ejh                  jm                  d g d)¢«      d*„ «       «       «       Z;ejh                  jm                  d%e«      d+„ «       Z<ejh                  jm                  d'e«      d,„ «       Z=ejh                  jm                  d- e>ee«      «      d.„ «       Z?ejh                  jm                  d%e«      d/„ «       Z@ejh                  jm                  d%e«      d0„ «       ZAejh                  jm                  d'e«      d1„ «       ZBd2„ ZCejh                  jm                  dede!ge#de%ge1dd de1dd ge(j`                  de(j`                  gg«      ejh                  jm                  d g d!¢«      ejh                  jm                  d"eez   «      ed3„ «       «       «       «       ZDejh                  jm                  d%e«      d4„ «       ZEejh                  jm                  d'e«      ejh                  jo                  d#«      d5„ «       «       ZFejh                  jm                  d'e«      d6„ «       ZGd7„ ZHy)8é    N)Úsparse)ÚbaseÚdatasetsÚlinear_modelÚsvm)Úload_digitsÚ
make_blobsÚmake_classification)ÚConvergenceWarning)Útest_svm)Úassert_allcloseÚassert_array_almost_equalÚassert_array_equalÚignore_warningsÚskip_if_32bit)Úsafe_sparse_dot)ÚCSR_CONTAINERSÚDOK_CONTAINERSÚLIL_CONTAINERSéþÿÿÿéÿÿÿÿé   é   )r   r   r   r   r   r   é   )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   éd   é
   )Ú	n_samplesÚcentersÚrandom_statec                 ór  — t        j                  | «      }| j                  |j                  «       |«       t	        j
                  |«      r|j                  «       }n|}|j                  ||«       t	        j
                  |j                  «      sJ ‚t	        j
                  |j                  «      sJ ‚t        | j                  |j                  j                  «       «       t        | j                  |j                  j                  «       «       | j                  dk(  rOt	        j
                  |j                  «      sJ ‚t        | j                  |j                  j                  «       «       t        | j                  |j                  «       t        | j                  |«      |j                  |«      «       t        | j                  |«      |j                  |«      «       t        | j                  |«      |j                  |«      «       t        | t         j"                  «      rd}n:t%        | d«      r,t        | j'                  |«      |j'                  |«      d¬«       d}t	        j
                  |«      r6t)        j*                  t,        |¬«      5  | j                  |«       d d d «       y y # 1 sw Y   y xY w)NÚlinearz>cannot use sparse input in 'OneClassSVM' trained on dense dataÚpredict_probaé   ©Údecimalz6cannot use sparse input in 'SVC' trained on dense data©Úmatch)r   ÚcloneÚfitÚtoarrayr   ÚissparseÚsupport_vectors_Ú
dual_coef_r   ÚkernelÚcoef_r   Úsupport_ÚpredictÚdecision_functionÚ
isinstancer   ÚOneClassSVMÚhasattrr"   ÚpytestÚraisesÚ
ValueError)Ú	dense_svmÚX_trainÚy_trainÚX_testÚ
sparse_svmÚX_test_denseÚmsgs          úr/home/mcse/projects/srt_converter/srt-converter-venv/lib/python3.12/site-packages/sklearn/svm/tests/test_sparse.pyÚcheck_svm_model_equalrA   4   s  € ô —‘˜IÓ&€Jà‡M�M�'—/‘/Ó# WÔ-Ü‡��vÔØ—~‘~Ó'‰àˆØ‡N�N�7˜GÔ$Ü�?‰?˜:×6Ñ6Ô7Ð7Ð7Ü�?‰?˜:×0Ñ0Ô1Ð1Ð1Ü�I×.Ñ.°
×0KÑ0K×0SÑ0SÓ0UÔVÜ�I×(Ñ(¨*×*?Ñ*?×*GÑ*GÓ*IÔJØ×Ñ˜8Ò#Ü�‰˜z×/Ñ/Ô0Ð0Ð0Ü! )§/¡/°:×3CÑ3C×3KÑ3KÓ3MÔNÜ�I×&Ñ&¨
×(;Ñ(;Ô<Ü�I×%Ñ% lÓ3°Z×5GÑ5GÈÓ5OÔPäØ×#Ñ# LÓ1°:×3OÑ3OÐPVÓ3Wôô Ø×#Ñ# LÓ1Ø×$Ñ$ \Ó2ôô �)œSŸ_™_Ô-ØN‰ä�9˜oÔ.Ü%Ø×'Ñ'¨Ó5Ø×(Ñ(¨Ó0Øõð
 GˆÜ‡��vÔÜ�]‰]œ:¨SÔ1ñ 	&Ø×Ñ˜fÔ%÷	&ð 	&ð ÷	&ð 	&ús   ÊJ-Ê-J6zX_train, y_train, X_testéP   r.   )r!   ÚpolyÚrbfÚsigmoidÚsparse_containerzignore::FutureWarningc                 ód   —  || «      } t        j                  d|ddd¬«      }t        || ||«       y)z3Check that sparse SVC gives the same result as SVC.r   Tr   Úovo)Úgammar.   Úprobabilityr   Údecision_function_shapeN)r   ÚSVCrA   ©r:   r;   r<   r.   rF   Úclfs         r@   Útest_svcrO   b   s;   € ñ  ˜wÓ'€Gä
�'‰'ØØØØØ %ô€Cô ˜#˜w¨°Õ8ó    Úcsr_containerc                 óì  ‡ — t        d¬«      \  }} ‰ |dd «      }|d d |d d }}t        dd¬«      } ‰ |«      }t        j                  ddd	¬
«      j	                  ||«      j
                  }t        j                  ddd	¬
«      j	                  ||«      }|j
                  }t        ||j                  «       fi |¤Ž ˆ fd„}	 |	|«      }
 |	|«      }|
j                  rJ ‚|j                  rJ ‚t        j                  ddd	¬
«      j	                  |
|«      }|j
                  }t        |j                  «       |j                  «       fi |¤Ž t        |j                  |«      |j                  |«      fi |¤Ž y )NT)Ú
return_X_yé2   r   gê-�™—q=g›+¡†›„=)ÚrtolÚatolr!   r   )r.   rJ   r   c                 ó\  •— g }g }t        dt        | j                  «      «      D ]e  }t        | j                  |dz
  |dz    Ž }|j	                  | j
                  |   d d d…   «       |j	                  | j                  |   d d d…   «       Œg  ‰||| j                  f| j                  ¬«      S )Nr   r   )Úshape)ÚrangeÚlenÚindptrÚsliceÚextendÚdataÚindicesrX   )ÚXÚnew_dataÚnew_indicesÚiÚ	row_slicerQ   s        €r@   Úscramble_indicesz/test_unsorted_indices.<locals>.scramble_indices–   s¤   ø€ ØˆØˆÜ�qœ#˜aŸh™h›-Ó(ò 	;ˆAÜ˜qŸx™x¨¨A©°°A±Ð6Ð7ˆIØ�O‰O˜AŸF™F 9Ñ-©d°¨dÑ3Ô4Ø×Ñ˜qŸy™y¨Ñ3±D°b°DÑ9Õ:ð	;ñ ˜h¨°Q·X±XÐ>ÀaÇgÁgÔNÐNrP   )
r   Údictr   rL   r)   r/   r   r*   Úhas_sorted_indicesr"   )rQ   r`   Úyr<   ÚtolsÚX_sparseÚ
coef_denseÚ
sparse_svcÚcoef_sortedre   ÚX_sparse_unsortedÚX_test_unsortedÚunsorted_svcÚcoef_unsorteds   `             r@   Útest_unsorted_indicesrr   ~   sx  ø€ ô  $Ô'�D€A€qÙ˜1˜R ˜9Ó%€FØˆSˆbˆ6�1�S�b�6€q€AÜ�U Ô'€Dá˜QÓ€Hä�‰�x¨TÀÔB×FÑFÀqÈ!ÓL×RÑRð ô —‘ °dÈÔK×OÑOØ�!ó€Jð ×"Ñ"€Kä�J × 3Ñ 3Ó 5Ñ>¸Ò>ôOñ )¨Ó2ÐÙ& vÓ.€Oà ×3Ò3Ð3Ð3Ø×1Ò1Ð1Ð1ä—7‘7 (¸È1ÔM×QÑQØ˜1ó€Lð !×&Ñ&€Mä�M×)Ñ)Ó+¨[×-@Ñ-@Ó-BÑKÀdÒKÜØ× Ñ  Ó1Ø× Ñ  Ó(ñð órP   Úlil_containerc                 ó  — d„ } | t         «      }t        j                  d¬«      j                  |t        «      }t        j                  |¬«      j                  |t        «      }t        |j                  |«      |j                  |«      «       y )Nc                 ó.   — t        | |j                  «      S ©N)r   ÚT©Úxrh   s     r@   Úkfuncz*test_svc_with_custom_kernel.<locals>.kfunc´   s   € Ü˜q !§#¡#Ó&Ð&rP   r!   ©r.   ©r`   r   rL   r)   ÚYr   r1   )rs   rz   ÚX_spÚclf_linÚ	clf_mylins        r@   Útest_svc_with_custom_kernelr�   ²   sg   € ò'ñ œÓ€DÜ�g‰g˜XÔ&×*Ñ*¨4´Ó3€GÜ—‘˜uÔ%×)Ñ)¨$´Ó2€IÜ�w—‘ tÓ,¨i×.?Ñ.?ÀÓ.EÕFrP   )r!   rC   rD   c                 ó¬  —  | t         j                  «      }t        j                  |¬«      j	                  |t         j
                  «      }t        j                  |¬«      j	                  t         j                  t         j
                  «      }t        |j                  |j                  j                  «       «       t        |j                  |j                  j                  «       «       t        |j                  t         j                  «      |j                  |«      «       |dk(  r/t        |j                  |j                  j                  «       «       y y )Nr{   r!   )Úirisr^   r   rL   r)   Útargetr   r,   r*   r-   r1   r/   )rQ   r.   Úiris_data_spÚsp_clfrN   s        r@   Útest_svc_irisr‡   ½   sØ   € ñ
 !¤§¡Ó+€Lä�W‰W˜FÔ#×'Ñ'¨´d·k±kÓB€FÜ
�'‰'˜Ô
 ×
$Ñ
$¤T§Y¡Y´·±Ó
<€Cä�C×(Ñ(¨&×*AÑ*A×*IÑ*IÓ*KÔLÜ�C—N‘N F×$5Ñ$5×$=Ñ$=Ó$?Ô@Ü�C—K‘K¤§	¡	Ó*¨F¯N©N¸<Ó,HÔIØ�ÒÜ˜Ÿ	™	 6§<¡<×#7Ñ#7Ó#9Õ:ð rP   c                 ón  —  | t         j                  «      }t        j                  ddd¬«      }|j	                  |t         j
                  «      }t        ||j                  j                  «      |j                  z   }t        ||j                  |«      «       |j	                  t        t        «       t        j                  t        |j                  j                  «      |j                  z   }|j!                  t        «      }t        |j#                  «       |j                  t        «      «       t        ||j$                  |j                  t        «      dkD  j'                  t(        «      j#                  «          «       t        j*                  g d¢«      }t-        |j                  t        «      |d¬«       y )	Nr!   çš™™™™™¹?rH   )r.   ÚCrK   r   )ç      ð¿g…ëQ¸å¿r‹   g…ëQ¸å?ç      ð?rŒ   r   r$   )rƒ   r^   r   rL   r)   r„   r   r/   rw   Ú
intercept_r   r2   r`   r}   ÚnpÚdotr1   ÚravelÚclasses_ÚastypeÚintÚarrayr   )rQ   r…   ÚsvcrN   ÚdecÚ
predictionÚexpecteds          r@   Útest_sparse_decision_functionr™   Î   s$  € ñ !¤§¡Ó+€LÜ
�'‰'˜ SÀ%Ô
H€CØ
�'‰'�,¤§¡Ó
,€Cä
˜,¨¯	©	¯©Ó
4°s·~±~Ñ
E€Cä�C˜×.Ñ.¨|Ó<Ô=ð ‡G�GŒAŒq„MÜ
�&‰&”�C—I‘I—K‘KÓ
  3§>¡>Ñ
1€CØ—‘œQ“€JÜ�C—I‘I“K ×!6Ñ!6´qÓ!9Ô:ÜØ�C—L‘L #×"7Ñ"7¼Ó":¸QÑ">×!FÑ!FÄsÓ!K×!QÑ!QÓ!SÑTôô �x‰xÒ;Ó<€HÜ˜c×3Ñ3´AÓ6¸È!ÖLrP   c                 óH  — t        j                  «       } | t        «      }t        d d }t	        j
                  t        «      5  |j                  ||«       d d d «       |j                  |t        «       t        |j                  t        «      t        «       y # 1 sw Y   ŒCxY w)Nr   )r   rL   r`   r}   r6   r7   r8   r)   r   r1   rw   Útrue_result)rs   rN   r~   ÚY2s       r@   Ú
test_errorr�   ê   su   € ô �'‰'‹)€CÙœÓ€Dä	
ˆ3ˆBˆ€BÜ	�‰”zÓ	"ñ Ø�‰��bÔ÷ð ‡G�GˆD”!ÔÜ�s—{‘{¤1“~¤{Õ3÷	ð ús   ÁBÂB!zlil_container, dok_containerc                 óÌ  —  | t         «      } |t        «      }t        j                  d¬«      j	                  t         t
        «      }t        j                  d¬«      j	                  |t
        «      }|j                  sJ ‚t        |j                  |j                  d¬«       t        |j                  |j                  d¬«       t        |j                  t         «      |j                  |«      «       |j	                  t        t        «       |j	                  |t        «       t        |j                  |j                  d¬«       t        |j                  |j                  d¬«       y )Nr   ©r   r#   r$   )r`   ÚX2r   Ú	LinearSVCr)   r}   Úfit_interceptr   r/   r�   r   r1   rœ   )rs   Údok_containerr~   ÚX2_sprN   r†   s         r@   Útest_linearsvcr¥   ø   sç   € ñ
 œÓ€DÙœ"Ó€Eä
�-‰- QÔ
'×
+Ñ
+¬A¬qÓ
1€CÜ�]‰]¨Ô*×.Ñ.¨t´QÓ7€Fà×ÒÐÐä˜cŸi™i¨¯©¸qÕAÜ˜cŸn™n¨f×.?Ñ.?ÈÕKä�C—K‘K¤“N F§N¡N°4Ó$8Ô9à‡G�GŒB”„OØ
‡J�Jˆu”bÔä˜cŸi™i¨¯©¸qÕAÜ˜cŸn™n¨f×.?Ñ.?ÈÖKrP   c                 ó”  —  | t         j                  «      }t        j                  d¬«      j	                  |t         j
                  «      }t        j                  d¬«      j	                  t         j                  t         j
                  «      }|j                  |j                  k(  sJ ‚t        |j                  |j                  d¬«       t        |j                  |j                  d¬«       t        |j                  t         j                  «      |j                  |«      «       t        j                  |j                  |«      d¬«      }t        ||j                  t         j                  «      «       |j                  «        t!        ||j                  |«      «       |j                  «        t!        ||j                  |«      «       y )Nr   rŸ   r   r$   )Úaxis)rƒ   r^   r   r¡   r)   r„   r¢   r   r/   r�   r   r1   rŽ   Úargmaxr2   Úsparsifyr   )rQ   r…   r†   rN   Úpreds        r@   Útest_linearsvc_irisr«     s'  € ñ !¤§¡Ó+€Lä�]‰]¨Ô*×.Ñ.¨|¼T¿[¹[ÓI€FÜ
�-‰- QÔ
'×
+Ñ
+¬D¯I©I´t·{±{Ó
C€Cà×Ñ × 4Ñ 4Ò4Ð4Ð4ä˜cŸi™i¨¯©¸qÕAÜ˜cŸn™n¨f×.?Ñ.?ÈÕKÜ�C—K‘K¤§	¡	Ó*¨F¯N©N¸<Ó,HÔIô �9‰9�V×-Ñ-¨lÓ;À!ÔD€DÜ�D˜#Ÿ+™+¤d§i¡iÓ0Ô1ð ‡L�L„NÜ�t˜SŸ[™[¨Ó6Ô7Ø
‡O�OÔÜ�t˜VŸ^™^¨LÓ9Õ:rP   c                 ó€  — t        ddddgd¬«      \  }} | |«      }t        j                  «       t        j                  d¬«      t        j
                  «       fD ]b  }|j                  ddi¬	«       |j                  |d d
 |d d
 «       |j                  |d
d  «      }t        j                  ||d
d  k(  «      dk\  rŒbJ ‚ y )NéÈ   r   g-²�ï§ê?gÇK7‰A`Å?r   )r   Ú
n_featuresÚweightsr   rŸ   é   )Úclass_weighté´   é   )r
   r   ÚLogisticRegressionr   r¡   rL   Ú
set_paramsr)   r1   rŽ   Úsum)rQ   ÚX_Úy_rN   Úy_preds        r@   Útest_weightrº   +  sÁ   € ô !Ø #°°u¨~ÈAô�F€Bˆñ 
�rÓ	€Bä×'Ñ'Ó)Ü�‰ 1Ô%Ü�‰‹	ðò 0ˆð
 	�‰ Q¨ FˆÔ+Ø�‰��4�C�˜"˜T˜c˜(Ô#Ø—‘˜R  ˜XÓ&ˆÜ�v‰v�f  3 4 Ñ(Ó)¨RÓ/Ð/Ð/ñ0rP   c                 óJ  —  | t         «      }t        j                  «       }|j                  |t        «       t        |j                  t         d   g«      dg«       dgdz  dgdz  z   }|j                  |t        |¬«       t        |j                  t         d   g«      dg«       y )Nr   rŒ   r‰   r   r   )Úsample_weightç       @r|   )rs   r~   rN   r¼   s       r@   Útest_sample_weightsr¾   >  s…   € ñ œÓ€Dä
�'‰'‹)€CØ‡G�GˆD”!ÔÜ�s—{‘{¤A a¡D 6Ó*¨S¨EÔ2à�E˜A‘I   q¡Ñ(€MØ‡G�GˆD”! =€GÔ1Ü�s—{‘{¤A a¡D 6Ó*¨S¨EÕ2rP   c                  óJ   — t        j                  t        j                  «       y rv   )r   Ú'test_dense_liblinear_intercept_handlingr   r¡   © rP   r@   Ú(test_sparse_liblinear_intercept_handlingrÂ   L  s   € ä×4Ñ4´S·]±]ÕCrP   c                 ó^   —  || «      } t        j                  d|¬«      }t        || ||«       y )Nr   )rI   r.   )r   r4   rA   rM   s         r@   Útest_sparse_oneclasssvmrÄ   Q  s,   € ñ ˜wÓ'€Gä
�/‰/ ¨&Ô
1€CÜ˜#˜w¨°Õ8rP   c                 óÈ  — t        j                  g d¢«      }t        j                  g d¢t         j                  ¬«      }t        j                  dgdz  dgdz  z   dgd	z  z   d
gdz  z   t         j                  ¬«      } | |||f«      }t        j                  g d¢«      }t        j                  d¬«      j                  |j                  «       |«      }t        j                  d¬«      j                  |j                  «       |«      }t        |j                  |j                  j                  «       «       t        |j                  |j                  j                  «       «       y )N)g!ã“F³O£?gJ:oú°¹?g[“òƒˆˆ?gýñÖù·›?)é   r°   é#   é   )Údtyper   é   r   é    r   é&   r#   r   )PrŒ   ç        r½   r½   rŒ   rŒ   rŒ   r½   r½   rÍ   rŒ   r½   r½   rÍ   r½   rÍ   ç      @rÍ   rÎ   rÍ   rŒ   rŒ   rÎ   r½   rÎ   r½   rÍ   rÎ   rŒ   rÍ   r½   rŒ   r½   rÍ   rŒ   rÍ   r½   rÎ   rŒ   rÎ   rÍ   rŒ   rÍ   rÍ   r½   rÍ   rŒ   r½   r½   r½   rÎ   r½   rÍ   rÎ   r½   rŒ   r½   rÎ   r½   r½   rÍ   rŒ   rÍ   rŒ   r½   rÎ   rÍ   rÍ   r½   r½   rŒ   rÎ   rŒ   rŒ   rÍ   rŒ   r½   rŒ   rŒ   rÎ   r!   r{   )rŽ   r”   Úint32r   rL   r)   r*   Útocoor   r,   r-   )rQ   r^   r_   r[   r`   rh   rN   r†   s           r@   Útest_sparse_realdatarÑ   e  s  € ô
 �8‰8ÒAÓB€Dô �h‰h’~¬R¯X©XÔ6€GÜ�X‰X�q�c˜A‘g   b¡Ñ(¨A¨3°©8Ñ3°q°c¸A±gÑ=ÄRÇXÁXÔN€Fá�t˜W fÐ-Ó.€AÜ
�‰òQ	
óS	€Aôj �'‰'˜Ô
"×
&Ñ
& q§y¡y£{°AÓ
6€CÜ�W‰W˜HÔ%×)Ñ)¨!¯'©'«)°QÓ7€Fä�s×+Ñ+¨V×-DÑ-D×-LÑ-LÓ-NÔOÜ�s—~‘~ v×'8Ñ'8×'@Ñ'@Ó'BÕCrP   c                 ó�  — t        j                  dd„ dd¬«      }t        j                  |«      } | t        «      }|j                  |t        «       |j                  |«      }|j                  |«       t        j                  dd„ dd¬«      }|j                  t        t        «      j                  t        «      }t        ||«       y )Nr   c                 ó    — | |j                   z  S rv   ©rw   rx   s     r@   ú<lambda>z<test_sparse_svc_clone_with_callable_kernel.<locals>.<lambda>Ö  s   € ¨¨Q¯S©S©€ rP   Tr   )rŠ   r.   rJ   r   c                 óB   — t        j                  | |j                  «      S rv   )rŽ   r�   rw   rx   s     r@   rÕ   z<test_sparse_svc_clone_with_callable_kernel.<locals>.<lambda>ß  s   € ¤§¡¨¨1¯3©3£€ rP   )
r   rL   r   r(   r`   r)   r}   r1   r"   r   )rs   ÚaÚbr~   rª   r9   Ú
pred_denses          r@   Ú*test_sparse_svc_clone_with_callable_kernelrÚ   Ð  s—   € ô 	�‰�!Ñ0¸dÐQRÔS€AÜ�
‰
�1‹€AáœÓ€DØ‡E�Eˆ$”„NØ�9‰9�T‹?€DØ‡O�O�DÔä—‘Ø
Ñ/¸TÐPQô€Ið —‘œq¤!Ó$×,Ñ,¬QÓ/€JÜ�z 4Õ(rP   c                 óÜ   — t        j                  dd„ dd¬«      }d}t        j                  t        |¬«      5  |j                   | t        «      t        «       d d d «       y # 1 sw Y   y xY w)Nr   c                 ó    — | |j                   z  S rv   rÔ   rx   s     r@   rÕ   ztest_timeout.<locals>.<lambda>è  s   € ¨!¨a¯c©c©'€ rP   r   )rŠ   r.   r   Úmax_iterzoSolver terminated early \(max_iter=1\).  Consider pre-processing your data with StandardScaler or MinMaxScaler.r&   )r   rL   r6   Úwarnsr   r)   r`   r}   )rs   ÚspÚwarning_msgs      r@   Útest_timeoutrá   æ  sZ   € ä	�‰�1Ñ1ÀÈAÔ	N€Bð	:ð ô 
�‰Ô(°Ô	<ñ $Ø
�‰‰}œQÓ¤Ô#÷$÷ $ñ $ús   ¸!A"Á"A+c                  óÀ  — t        j                  dd¬«      } t        t        ¬«      5  | j	                  t
        t        «      j                  t
        «      }d d d «       t        j                  dd¬«      } t        t        ¬«      5  | j	                  t
        t        «      j                  t
        «      }d d d «       t        «       y # 1 sw Y   ŒsxY w# 1 sw Y   Œ"xY w)Nr   r   )rÝ   r   )Úcategory)	r   rL   r   r   r)   r`   r}   r2   r   )r×   Úproba_1Úproba_2s      r@   Ú!test_consistent_decision_functionræ   ñ  sœ   € Ü�‰˜¨Ô+€AÜ	Ô"4Ô	5ñ 3Ø—%‘%œœ1“+×/Ñ/´Ó2ˆ÷3ä�‰˜¨Ô+€AÜ	Ô"4Ô	5ñ 3Ø—%‘%œœ1“+×/Ñ/´Ó2ˆ÷3ä�G˜WÕ%÷3ð 3ú÷3ð 3ús   ¨.CÂ.CÃCÃC)IÚnumpyrŽ   r6   Úscipyr   Úsklearnr   r   r   r   Úsklearn.datasetsr   r	   r
   Úsklearn.exceptionsr   Úsklearn.svm.testsr   Úsklearn.utils._testingr   r   r   r   r   Úsklearn.utils.extmathr   Úsklearn.utils.fixesr   r   r   r”   r`   r}   rw   r›   r    rœ   ÚT2Útrue_result2Ú	load_irisrƒ   ÚrandomÚRandomStateÚrngÚpermutationr„   ÚsizeÚpermr^   ÚX_blobsÚy_blobsrA   ÚmarkÚthread_unsafeÚparametrizeÚfilterwarningsrO   rr   r�   r‡   r™   r�   Úzipr¥   r«   rº   r¾   rÂ   rÄ   rÑ   rÚ   rá   ræ   rÁ   rP   r@   ú<module>r      s  ðÛ Û Ý ç 5Ó 5ß IÑ IÝ 1Ý &÷õ õ 2÷ñ ð €B‡H�Hˆr�2ˆh˜˜R˜ 2 r (¨Q°¨F°Q¸°F¸QÀ¸FÐCÓD€Ú€Ø€B‡H�Hˆr�2ˆh˜˜A˜  A Ð'Ó(€Ú€ð €R‡X�XâÚÚÚÚðó€ò €Ø€R‡X�XŠ|šYª	Ð2Ó3€Ú€à€x×ÑÓ€Ø‡i�i×Ñ˜AÓ€Ø
‡��t—{‘{×'Ñ'Ó(€Ø�I‰I�d‰O€„	Ø�k‰k˜$Ñ€„á¨°RÀaÔHÑ €ˆò(&ð\ ‡�×ÑØØ‡�×ÑØà	
ˆAˆqˆ	Ø	ˆR�ˆØ	��"ˆ�w˜s �| W¨R¨S \Ð2Ø	�‰�D—K‘K §¡Ð+ð	óð ‡�×Ñ˜Ò#GÓHØ‡�×ÑÐ+¨^¸nÑ-LÓMØ‡�×ÑÐ3Ó4ñ9ó 5ó Nó Ióó ó ð9ð ‡�×Ñ˜¨.Ó9à‡�×ÑÐ3Ó4ñ.ó 5ó :ð.ðb ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñGó :ðGð Ø‡�×Ñ˜¨.Ó9Ø‡�×Ñ˜Ò#<Ó=ñ;ó >ó :ó ð;ð ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñMó :ðMð6 ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñ
4ó :ð
4ð ‡�×ÑØ"¡C¨¸Ó$GóñLóðLð, ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñ;ó :ð;ð2 ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñ0ó :ð0ð$ ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñ
3ó :ð
3òDð
 ‡�×ÑØà	
ˆD�!ˆØ	ˆT�2ˆØ	��"ˆ�t˜W R S˜\Ð*Ø	�‰�D˜$Ÿ)™)Ð$ð	óð ‡�×Ñ˜Ò#GÓHØ‡�×ÑÐ+¨^¸nÑ-LÓMØñ9ó ó Nó Ióð9ð ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñgDó :ðgDðT ‡�×Ñ˜¨.Ó9à‡�×ÑÐ3Ó4ñ)ó 5ó :ð)ð& ‡�×Ñ˜¨.Ó9ñ$ó :ð$ó&rP   