§
    §éUg;c  ã            	       óL  — d Z ddlZddlZddlZddlmZ ddlmZm	Z	 ddl
mZmZ ddlmZmZ ddlmZ ddlmZ dd	lmZmZ dd
lmZmZ ddl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% ddl&m'Z'm(Z(m)Z)m*Z*m+Z+ ej,         -                    d¦  «        Z.ddgddgddgddgddgddggZ/g d¢Z0g d¢Z1ddgddgddggZ2g d¢Z3g d¢Z4 ej5        ¦   «         Z6e. 7                    e6j8        j9        ¦  «        Z: ee6j;        e6j8        e.¬¦  «        \  e6_;        e6_8         ej<        ¦   «         Z= ee=j;        e=j8        e.¬¦  «        \  e=_;        e=_8        d„ Z>d„ Z?ej@         A                    d¦  «        ej@         B                    dddg¦  «        d „ ¦   «         ¦   «         ZCd!„ ZDej@         A                    d¦  «        d"„ ¦   «         ZEej@         B                    d#g d$¢¦  «        d%„ ¦   «         ZFej@         A                    d¦  «        ej@         B                    dddg¦  «        d&„ ¦   «         ¦   «         ZGd'„ ZHej@         A                    d¦  «        d(„ ¦   «         ZIej@         A                    d¦  «        d)„ ¦   «         ZJd*„ ZKd+„ ZLd,„ ZMej@         B                    d- eNg e(¢e)¢e+¢e'¢e*¢e(d.e)z  z   ¦  «        ¦  «        d/„ ¦   «         ZOej@         B                    d- eNg e(¢e)¢e+¢e'¢e*¢e(d.e)z  z   ¦  «        ¦  «        d0„ ¦   «         ZPd1„ ZQd2„ ZRej@         A                    d¦  «        ej@         B                    dddg¦  «        d3„ ¦   «         ¦   «         ZSd4„ ZTej@         A                    d¦  «        ej@         B                    dddg¦  «        d5„ ¦   «         ¦   «         ZUej@         B                    d6 e¦   «         e6j;        e6j8        f e¦   «         e=j;        e=j8        fg¦  «        d7„ ¦   «         ZVd8„ ZWej@         A                    d¦  «        ej@         B                    dddg¦  «        d9„ ¦   «         ¦   «         ZXd:„ ZYdS );z6Testing for the boost module (sklearn.ensemble.boost).é    N)Údatasets)ÚBaseEstimatorÚclone)ÚDummyClassifierÚDummyRegressor)ÚAdaBoostClassifierÚAdaBoostRegressor)Ú_samme_proba)ÚLinearRegression)ÚGridSearchCVÚtrain_test_split)ÚSVCÚSVR)ÚDecisionTreeClassifierÚDecisionTreeRegressor)Úshuffle)ÚNoSampleWeightWrapper)Úassert_allcloseÚassert_array_almost_equalÚassert_array_equalÚassert_array_less)ÚCOO_CONTAINERSÚCSC_CONTAINERSÚCSR_CONTAINERSÚDOK_CONTAINERSÚLIL_CONTAINERSéþÿÿÿéÿÿÿÿé   é   )Úfoor!   r!   r   r   r   )r   r   r   r   r   r   é   )r!   r   r   )r   r   r   ©Úrandom_statec                  óZ  ‡— t          j        g d¢g d¢g d¢g d¢g¦  «        Š‰t          j        ‰                     d¬¦  «        ¦  «        d d …t           j        f         z  Š G ˆfd„d¦  «        }  | ¦   «         }t          |d	t          j        ‰¦  «        ¦  «        }t          |j        ‰j        ¦  «         t          j	        |¦  «         
                    ¦   «         sJ ‚t          t          j        |d¬¦  «        g d
¢¦  «         t          t          j        |d¬¦  «        g d¢¦  «         d S )N)r   ç�íµ ÷Æ°>r   )gR¸…ëQÈ?g333333ã?çš™™™™™É?)iüÿÿgR¸…ëQà?g      à?)r&   r   g•Ö&è.>r   ©Úaxisc                   ó   •— e Zd Zˆ fd„ZdS )ú'test_samme_proba.<locals>.MockEstimatorc                 ó<   •— t          |j        ‰j        ¦  «         ‰S ©N)r   Úshape)ÚselfÚXÚprobss     €új/var/www/surfInsights/venv3-11/lib/python3.11/site-packages/sklearn/ensemble/tests/test_weight_boosting.pyÚpredict_probaz5test_samme_proba.<locals>.MockEstimator.predict_probaD   s   ø€ Ý˜qœw¨¬Ñ4Ô4Ð4ØˆLó    N)Ú__name__Ú
__module__Ú__qualname__r3   )r1   s   €r2   ÚMockEstimatorr+   C   s.   ø€ € € € € ð	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	r4   r8   r"   )r    r   r   r    )r   r   r   r   )ÚnpÚarrayÚabsÚsumÚnewaxisr
   Ú	ones_liker   r.   ÚisfiniteÚallÚargminÚargmax)r8   ÚmockÚsamme_probar1   s      @r2   Útest_samme_probarE   8   sJ  ø€ õ ŒHØ	ˆˆÐ'Ð'Ð'Ð):Ð):Ð):¸O¸O¸OÐLñô €Eð 
�RŒV�E—I’I 1�IÑ%Ô%Ñ&Ô& q q q­"¬* }Ô5Ñ5€Eðð ð ð ð ð ð ñ ô ð ð
 ˆ=‰?Œ?€Då˜t Q­¬°UÑ(;Ô(;Ñ<Ô<€Kå�{Ô(¨%¬+Ñ6Ô6Ð6ÝŒ;�{Ñ#Ô#×'Ò'Ñ)Ô)Ð)Ð)Ð)õ •r”y °1Ð5Ñ5Ô5°|°|°|ÑDÔDÐDÝ•r”y °1Ð5Ñ5Ô5°|°|°|ÑDÔDÐDÐDÐDr4   c                  ó@  — t          j        t          t          ¦  «        ¦  «        } t	          d¬¦  «                             t          | ¦  «        }t          |                     t          ¦  «        t          j        t          t          ¦  «        df¦  «        ¦  «         d S )NÚSAMME©Ú	algorithmr   )r9   ÚonesÚlenr0   r   Úfitr   r3   )Úy_tÚclfs     r2   Útest_oneclass_adaboost_probarO   U   so   € õ Œ'•#•a‘&”&‰/Œ/€CÝ
 wÐ
/Ñ
/Ô
/×
3Ò
3µA°sÑ
;Ô
;€CÝ˜c×/Ò/µÑ2Ô2µB´G½SÅ¹V¼VÀQ¸KÑ4HÔ4HÑIÔIÐIÐIÐIr4   zignore:The SAMME.R algorithmrI   rG   úSAMME.Rc                 ó   — t          | d¬¦  «        }|                     t          t          ¦  «         t	          |                     t          ¦  «        t          ¦  «         t	          t          j	        t          j
        t          ¦  «        ¦  «        |j        ¦  «         |                     t          ¦  «        j        t          t          ¦  «        dfk    sJ ‚|                     t          ¦  «        j        t          t          ¦  «        fk    sJ ‚d S )Nr   ©rI   r$   r    )r   rL   r0   Úy_classr   ÚpredictÚTÚ	y_t_classr9   ÚuniqueÚasarrayÚclasses_r3   r.   rK   Údecision_function)rI   rN   s     r2   Útest_classification_toyr[   a   sÆ   € õ  y¸qÐ
AÑ
AÔ
A€CØ‡G‚G�A�wÑÔÐÝ�s—{’{¥1‘~”~¥yÑ1Ô1Ð1Ý•r”y¥¤­IÑ!6Ô!6Ñ7Ô7¸¼ÑFÔFÐFØ×Ò�QÑÔÔ%­#­a©&¬&°!¨Ò4Ð4Ð4Ð4Ø× Ò ¥Ñ#Ô#Ô)­cµ!©f¬f¨YÒ6Ð6Ð6Ð6Ð6Ð6r4   c                  óÀ   — t          d¬¦  «        } |                      t          t          ¦  «         t	          |                      t          ¦  «        t          ¦  «         d S )Nr   r#   )r	   rL   r0   Úy_regrr   rT   rU   Úy_t_regr)rN   s    r2   Útest_regression_toyr_   m   sF   € å
¨Ð
+Ñ
+Ô
+€CØ‡G‚G�A�vÑÔÐÝ�s—{’{¥1‘~”~¥xÑ0Ô0Ð0Ð0Ð0r4   c                  óÌ  — t          j        t          j        ¦  «        } d x}}dD �]t}t	          |¬¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         t          | |j        ¦  «         | 	                    t          j        ¦  «        }|dk    r|}|}|j
        d         t          | ¦  «        k    sJ ‚|                     t          j        ¦  «        j
        d         t          | ¦  «        k    sJ ‚|                     t          j        t          j        ¦  «        }|dk    sJ d||fz  ¦   «         ‚t          |j        ¦  «        dk    sJ ‚t          t          d„ |j        D ¦   «         ¦  «        ¦  «        t          |j        ¦  «        k    sJ ‚�Œvd|_        t#          d	t          j        | 	                    t          j        ¦  «        |z
  ¦  «        ¦  «         d S )
N©rG   rP   rH   rG   r   gÍÌÌÌÌÌì?z'Failed with algorithm %s and score = %fc              3   ó$   K  — | ]}|j         V — Œd S r-   r#   ©Ú.0Úests     r2   ú	<genexpr>ztest_iris.<locals>.<genexpr>�   s%   è è € ÐCÐC¨C�sÔ'ÐCÐCÐCÐCÐCÐCr4   rP   r   )r9   rW   ÚirisÚtargetr   rL   Údatar   rY   r3   r.   rK   rZ   ÚscoreÚestimators_ÚsetrI   r   r;   )ÚclassesÚ	clf_sammeÚ
prob_sammeÚalgrN   Úprobarj   s          r2   Ú	test_irisrr   w   s¼  € õ Œi�œÑ$Ô$€GØ!Ð!€I�
à#ð 
ñ 
ˆÝ ¨3Ð/Ñ/Ô/ˆØ�Š•”	�4œ;Ñ'Ô'Ð'å˜7 C¤LÑ1Ô1Ð1Ø×!Ò!¥$¤)Ñ,Ô,ˆØ�'Š>ˆ>ØˆIØˆJØŒ{˜1Œ~¥ W¡¤Ò-Ð-Ð-Ð-Ø×$Ò$¥T¤YÑ/Ô/Ô5°aÔ8½CÀ¹L¼LÒHÐHÐHÐHà—	’	�$œ)¥T¤[Ñ1Ô1ˆØ�sŠ{ˆ{ˆ{ÐEÈÈeÈÑT‰{Œ{ˆ{õ �3”?Ñ#Ô# aÒ'Ð'Ð'Ð'å•3ÐCÐC°3´?ÐCÑCÔCÑCÔCÑDÔDÍØŒOñI
ô I
ò 
ð 
ð 
ð 
ñ 
ð $€IÔÝ�a�œ 	× 7Ò 7½¼	Ñ BÔ BÀZÑ OÑPÔPÑQÔQÐQÐQÐQr4   Úloss)ÚlinearÚsquareÚexponentialc                 óš  — t          | d¬¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         |                     t          j        t          j        ¦  «        }|dk    sJ ‚t          |j        ¦  «        dk    sJ ‚t          t          d„ |j        D ¦   «         ¦  «        ¦  «        t          |j        ¦  «        k    sJ ‚d S )Nr   )rs   r$   gš™™™™™á?r   c              3   ó$   K  — | ]}|j         V — Œd S r-   r#   rc   s     r2   rf   z test_diabetes.<locals>.<genexpr>¥   s%   è è € Ð?Ð?¨�3Ô#Ð?Ð?Ð?Ð?Ð?Ð?r4   )	r	   rL   Údiabetesri   rh   rj   rK   rk   rl   )rs   Úregrj   s      r2   Útest_diabetesr{   š   s±   € õ  °AÐ
6Ñ
6Ô
6€CØ‡G‚G�HŒM�8œ?Ñ+Ô+Ð+Ø�IŠI•h”m¥X¤_Ñ5Ô5€EØ�4Š<ˆ<ˆ<ˆ<õ ˆsŒÑÔ !Ò#Ð#Ð#Ð#å�sÐ?Ð?¨s¬Ð?Ñ?Ô?Ñ?Ô?Ñ@Ô@ÅCÈÌÑDXÔDXÒXÐXÐXÐXÐXÐXr4   c                 ó¶  — t           j                             d¦  «        }|                     dt          j        j        ¬¦  «        }|                     dt          j        j        ¬¦  «        }t          | d¬¦  «        }| 	                    t          j
        t          j        |¬¦  «         |                     t          j
        ¦  «        }d„ |                     t          j
        ¦  «        D ¦   «         }|                     t          j
        ¦  «        }d„ |                     t          j
        ¦  «        D ¦   «         }|                     t          j
        t          j        |¬¦  «        }	d„ |                     t          j
        t          j        |¬¦  «        D ¦   «         }
t#          |¦  «        dk    sJ ‚t%          ||d	         ¦  «         t#          |¦  «        dk    sJ ‚t%          ||d	         ¦  «         t#          |
¦  «        dk    sJ ‚t%          |	|
d	         ¦  «         t'          dd¬
¦  «        }| 	                    t          j
        t          j        |¬¦  «         |                     t          j
        ¦  «        }d„ |                     t          j
        ¦  «        D ¦   «         }|                     t          j
        t          j        |¬¦  «        }	d„ |                     t          j
        t          j        |¬¦  «        D ¦   «         }
t#          |¦  «        dk    sJ ‚t%          ||d	         ¦  «         t#          |
¦  «        dk    sJ ‚t%          |	|
d	         ¦  «         d S )Nr   é
   ©Úsize)rI   Ún_estimators©Úsample_weightc                 ó   — g | ]}|‘ŒS © r„   ©rd   Úps     r2   ú
<listcomp>z'test_staged_predict.<locals>.<listcomp>·   s   € ÐCÐCÐC ˜!ÐCÐCÐCr4   c                 ó   — g | ]}|‘ŒS r„   r„   r…   s     r2   r‡   z'test_staged_predict.<locals>.<listcomp>¹   s   € ÐDÐDÐD˜1�QÐDÐDÐDr4   c                 ó   — g | ]}|‘ŒS r„   r„   ©rd   Úss     r2   r‡   z'test_staged_predict.<locals>.<listcomp>»   s%   € ð ð ð Øˆðð ð r4   r   )r€   r$   c                 ó   — g | ]}|‘ŒS r„   r„   r…   s     r2   r‡   z'test_staged_predict.<locals>.<listcomp>Ë   s   € ÐGÐGÐG ˜!ÐGÐGÐGr4   c                 ó   — g | ]}|‘ŒS r„   r„   rŠ   s     r2   r‡   z'test_staged_predict.<locals>.<listcomp>Í   s(   € ð ð ð àð 	
ðð ð r4   )r9   ÚrandomÚRandomStateÚrandintrg   rh   r.   ry   r   rL   ri   rT   Ústaged_predictr3   Ústaged_predict_probarj   Ústaged_scorerK   r   r	   )rI   ÚrngÚiris_weightsÚdiabetes_weightsrN   ÚpredictionsÚstaged_predictionsrq   Ústaged_probasrj   Ústaged_scoress              r2   Útest_staged_predictr›   «   sô  € õ Œ)×
Ò
 Ñ
"Ô
"€CØ—;’;˜r­¬Ô(9�;Ñ:Ô:€LØ—{’{ 2­H¬OÔ,A�{ÑBÔBÐå
 y¸rÐ
BÑ
BÔ
B€CØ‡G‚G�DŒI•t”{°,€GÑ?Ô?Ð?à—+’+�dœiÑ(Ô(€KØCÐC S×%7Ò%7½¼	Ñ%BÔ%BÐCÑCÔCÐØ×Ò�dœiÑ(Ô(€EØDÐD × 8Ò 8½¼Ñ CÔ CÐDÑDÔD€MØ�IŠI•d”i¥¤¸LˆIÑIÔI€Eðð Ø×#Ò#¥D¤I­t¬{È,Ð#ÑWÔWðñ ô €Mõ Ð!Ñ"Ô" bÒ(Ð(Ð(Ð(Ý˜kÐ+=¸bÔ+AÑBÔBÐBÝˆ}ÑÔ Ò#Ð#Ð#Ð#Ý˜e ]°2Ô%6Ñ7Ô7Ð7Ýˆ}ÑÔ Ò#Ð#Ð#Ð#Ý˜e ]°2Ô%6Ñ7Ô7Ð7õ ¨¸!Ð
<Ñ
<Ô
<€CØ‡G‚G�HŒM�8œ?Ð:J€GÑKÔKÐKà—+’+�hœmÑ,Ô,€KØGÐG S×%7Ò%7½¼Ñ%FÔ%FÐGÑGÔGÐØ�IŠI•h”m¥X¤_ÐDTˆIÑUÔU€Eðð à×!Ò!ÝŒM�8œ?Ð:Jð "ñ 
ô 
ðñ ô €Mõ Ð!Ñ"Ô" bÒ(Ð(Ð(Ð(Ý˜kÐ+=¸bÔ+AÑBÔBÐBÝˆ}ÑÔ Ò#Ð#Ð#Ð#Ý˜e ]°2Ô%6Ñ7Ô7Ð7Ð7Ð7r4   c                  óv  — t          t          ¦   «         ¬¦  «        } ddddœ}t          | |¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         t          t          ¦   «         d¬¦  «        } dddœ}t          | |¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         d S )N)Ú	estimator)r   r    ra   )r€   Úestimator__max_depthrI   r   ©r�   r$   )r€   rž   )
r   r   r   rL   rg   ri   rh   r	   r   ry   )ÚboostÚ
parametersrN   s      r2   Útest_gridsearchr¢   Ú   s®   € õ Õ)?Ñ)AÔ)AÐBÑBÔB€EàØ &Ø)ðð €Jõ
 �u˜jÑ
)Ô
)€CØ‡G‚G�DŒI•t”{Ñ#Ô#Ð#õ Õ(=Ñ(?Ô(?ÈaÐPÑPÔP€EØ"(À&ÐIÐI€JÝ
�u˜jÑ
)Ô
)€CØ‡G‚G�HŒM�8œ?Ñ+Ô+Ð+Ð+Ð+r4   c                  ó€  — dd l } dD ]Ü}t          |¬¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         |                     t          j        t          j        ¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }t          |¦  «        |j
        k    sJ ‚|                     t          j        t          j        ¦  «        }||k    sJ ‚ŒÝt          d¬¦  «        }|                     t          j        t          j        ¦  «         |                     t          j        t          j        ¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }t          |¦  «        |j
        k    sJ ‚|                     t          j        t          j        ¦  «        }||k    sJ ‚d S )Nr   ra   rH   r#   )Úpickler   rL   rg   ri   rh   rj   ÚdumpsÚloadsÚtypeÚ	__class__r	   ry   )r¤   rp   Úobjrj   r‹   Úobj2Úscore2s          r2   Útest_pickler¬   ð   s^  € ð €M€M€Mð $ð 	ð 	ˆÝ ¨3Ð/Ñ/Ô/ˆØ�Š•”	�4œ;Ñ'Ô'Ð'Ø—	’	�$œ)¥T¤[Ñ1Ô1ˆØ�LŠL˜ÑÔˆà�|Š|˜A‰ŒˆÝ�D‰zŒz˜Sœ]Ò*Ð*Ð*Ð*Ø—’�DœI¥t¤{Ñ3Ô3ˆØ˜Šˆˆˆˆõ ¨Ð
+Ñ
+Ô
+€CØ‡G‚G�HŒM�8œ?Ñ+Ô+Ð+Ø�IŠI•h”m¥X¤_Ñ5Ô5€EØ�Š�SÑÔ€Aà�<Š<˜‰?Œ?€DÝ�‰:Œ:˜œÒ&Ð&Ð&Ð&Ø�ZŠZ�œ¥x¤Ñ7Ô7€FØ�FŠ?ˆ?ˆ?ˆ?ˆ?ˆ?r4   c            	      ó8  — t          j        ddddddd¬¦  «        \  } }dD ]x}t          |¬	¦  «        }|                     | |¦  «         |j        }|j        d         dk    sJ ‚|d d…t          j        f         |dd …         k                         ¦   «         sJ ‚Œyd S )
NiÐ  r}   r"   r   Fr   )Ú	n_samplesÚ
n_featuresÚn_informativeÚn_redundantÚ
n_repeatedr   r$   ra   rH   )	r   Úmake_classificationr   rL   Úfeature_importances_r.   r9   r=   r@   )r0   Úyrp   rN   Úimportancess        r2   Útest_importancesr·     sÌ   € õ Ô'ØØØØØØØðñ ô �D€A€qð $ð Fð FˆÝ ¨3Ð/Ñ/Ô/ˆà�Š��1‰ŒˆØÔ.ˆàÔ  Ô# rÒ)Ð)Ð)Ð)Ø˜B˜Q˜B¥¤
˜NÔ+¨{¸1¸2¸2¬Ò>×CÒCÑEÔEÐEÐEÐEÐEðFð Fr4   c                  ó  — t          ¦   «         } t          j        d¦  «        }t          j        t
          |¬¦  «        5  |                      t          t          t          j
        dg¦  «        ¬¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nz*sample_weight.shape == (1,), expected (6,)©Úmatchr   r�   )r   ÚreÚescapeÚpytestÚraisesÚ
ValueErrorrL   r0   rS   r9   rX   )rN   Úmsgs     r2   Ú,test_adaboost_classifier_sample_weight_errorrÁ   '  sº   € å
Ñ
Ô
€CÝ
Œ)Ð@Ñ
AÔ
A€CÝ	Œ•z¨Ð	-Ñ	-Ô	-ð <ð <Ø�Š••7­"¬*°b°TÑ*:Ô*:ˆÑ;Ô;Ð;ð<ð <ð <ñ <ô <ð <ð <ð <ð <ð <ð <ð <øøøð <ð <ð <ð <ð <ð <s   ¾6BÂBÂBc                  óè  — ddl m}  t           | ¦   «         d¬¦  «        }|                     t          t
          ¦  «         t          t          ¦   «         d¬¦  «        }|                     t          t          ¦  «         ddl m} t           |¦   «         d¬¦  «        }|                     t          t
          ¦  «         t          t          ¦   «         d¬¦  «        }|                     t          t
          ¦  «         ddgddgddgddgg}g d¢}t          t          ¦   «         d¬¦  «        }t          j        t          d	¬
¦  «        5  |                     ||¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr   )ÚRandomForestClassifierrG   rH   )ÚRandomForestRegressorr#   r   )r!   Úbarr   r    zworse than randomr¹   )Úsklearn.ensemblerÃ   r   rL   r0   r]   r   rS   rÄ   r	   r   r½   r¾   r¿   )rÃ   rN   rÄ   ÚX_failÚy_fails        r2   Útest_estimatorrÉ   /  s«  € à7Ð7Ð7Ð7Ð7Ð7õ Ð3Ð3Ñ5Ô5ÀÐ
IÑ
IÔ
I€CØ‡G‚G�A�vÑÔÐå
�S™UœU¨gÐ
6Ñ
6Ô
6€CØ‡G‚G�A�wÑÔÐà6Ð6Ð6Ð6Ð6Ð6å
Ð1Ð1Ñ3Ô3À!Ð
DÑ
DÔ
D€CØ‡G‚G�A�vÑÔÐå
�C™EœE°Ð
2Ñ
2Ô
2€CØ‡G‚G�A�vÑÔÐð �!ˆf�q˜!�f˜q !˜f q¨! fÐ-€FØ!Ð!Ð!€FÝ
�S™UœU¨gÐ
6Ñ
6Ô
6€CÝ	Œ•zÐ)<Ð	=Ñ	=Ô	=ð  ð  Ø�Š�˜ÑÔÐð ð  ð  ñ  ô  ð  ð  ð  ð  ð  ð  ð  øøøð  ð  ð  ð  ð  ð  s   ÅE'Å'E+Å.E+c                  óê   — d} t          ddd¬¦  «        }t          j        t          | ¬¦  «        5  |                     t
          j        t
          j        ¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nz+Sample weights have reached infinite valuesé   g      7@rG   )r€   Úlearning_raterI   r¹   )r   r½   ÚwarnsÚUserWarningrL   rg   ri   rh   )rÀ   rN   s     r2   Útest_sample_weights_infiniterÏ   K  s¬   € Ø
7€CÝ
¨"¸DÈGÐ
TÑ
TÔ
T€CÝ	Œ•k¨Ð	-Ñ	-Ô	-ð (ð (Ø�Š•”	�4œ;Ñ'Ô'Ð'ð(ð (ð (ñ (ô (ð (ð (ð (ð (ð (ð (ð (øøøð (ð (ð (ð (ð (ð (s   °+A(Á(A,Á/A,z(sparse_container, expected_internal_typeé   c                 óÎ  ‡—  G d„ dt           ¦  «        }t          j        dddd¬¦  «        \  }}t          j        |¦  «        }t          ||d¬	¦  «        \  }}}} | |¦  «        }	 | |¦  «        }
t           |d
¬¦  «        dd¬¦  «                             |	|¦  «        }t           |d
¬¦  «        dd¬¦  «                             ||¦  «        }|                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «         | 
                    |
¦  «        }| 
                    |¦  «        }t          ||¦  «         |                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «         |                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «         |                     |
|¦  «        }|                     ||¦  «        }t          ||¦  «         |                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t!          ||¦  «        D ]\  }}t          ||¦  «         Œ|                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t!          ||¦  «        D ]\  }}t          ||¦  «         Œ|                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t!          ||¦  «        D ]\  }}t          ||¦  «         Œ|                     |
|¦  «        }|                     ||¦  «        }t!          ||¦  «        D ]\  }}t          ||¦  «         Œd„ |j        D ¦   «         }t+          ˆfd„|D ¦   «         ¦  «        sJ ‚d S )Nc                   ó$   ‡ — e Zd ZdZdˆ fd„	Zˆ xZS )ú-test_sparse_classification.<locals>.CustomSVCz8SVC variant that records the nature of the training set.Nc                 óx   •— t          ¦   «                              |||¬¦  «         t          |¦  «        | _        | S ©z<Modification on fit caries data type for later verification.r�   ©ÚsuperrL   r§   Ú
data_type_©r/   r0   rµ   r‚   r¨   s       €r2   rL   z1test_sparse_classification.<locals>.CustomSVC.fite  ó1   ø€ å‰GŒG�KŠK˜˜1¨MˆKÑ:Ô:Ð:Ý" 1™gœgˆDŒOØˆKr4   r-   ©r5   r6   r7   Ú__doc__rL   Ú__classcell__©r¨   s   @r2   Ú	CustomSVCrÓ   b  óC   ø€ € € € € ØFÐFð	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	ð 	r4   rß   r   é   é   é*   )Ú	n_classesr®   r¯   r$   r   r#   T)ÚprobabilityrG   )r�   r$   rI   c                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S r„   ©rØ   ©rd   Úis     r2   r‡   z.test_sparse_classification.<locals>.<listcomp>¶  s   € ÐAÐAÐA˜aˆQŒ\ÐAÐAÐAr4   c                 ó   •— g | ]}|‰k    ‘Œ	S r„   r„   ©rd   ÚtÚexpected_internal_types     €r2   r‡   z.test_sparse_classification.<locals>.<listcomp>¸  ó   ø€ Ð;Ð;Ð;°�Ð+Ò+Ð;Ð;Ð;r4   )r   r   Úmake_multilabel_classificationr9   Úravelr   r   rL   rT   r   rZ   r   Úpredict_log_probar3   rj   Ústaged_decision_functionÚzipr‘   r’   r“   rk   r@   )Úsparse_containerrí   rß   r0   rµ   ÚX_trainÚX_testÚy_trainÚy_testÚX_train_sparseÚX_test_sparseÚsparse_classifierÚdense_classifierÚsparse_clf_resultsÚdense_clf_resultsÚsparse_clf_resÚdense_clf_resÚtypess    `                r2   Útest_sparse_classificationr  R  s  ø€ ð ð ð ð ð •Cñ ô ð õ Ô2Ø˜r¨a¸bðñ ô �D€A€qõ 	Œ�‰Œ€Aå'7¸¸1È1Ð'MÑ'MÔ'MÑ$€GˆV�W˜fà%Ð% gÑ.Ô.€NØ$Ð$ VÑ,Ô,€Mõ +Ø�)¨Ð-Ñ-Ô-ØØðñ ô ÷ 
‚cˆ.˜'Ñ"Ô"ð	 õ *Ø�)¨Ð-Ñ-Ô-ØØðñ ô ÷ 
‚cˆ'�7ÑÔð	 ð +×2Ò2°=ÑAÔAÐØ(×0Ò0°Ñ8Ô8ÐÝÐ)Ð+<Ñ=Ô=Ð=ð +×<Ò<¸]ÑKÔKÐØ(×:Ò:¸6ÑBÔBÐÝÐ0Ð2CÑDÔDÐDð +×<Ò<¸]ÑKÔKÐØ(×:Ò:¸6ÑBÔBÐÝÐ0Ð2CÑDÔDÐDð +×8Ò8¸ÑGÔGÐØ(×6Ò6°vÑ>Ô>ÐÝÐ0Ð2CÑDÔDÐDð +×0Ò0°ÀÑGÔGÐØ(×.Ò.¨v°vÑ>Ô>ÐÝÐ0Ð2CÑDÔDÐDð +×CÒCÀMÑRÔRÐØ(×AÒAÀ&ÑIÔIÐÝ),Ð-?ÐARÑ)SÔ)Sð Að AÑ%ˆ˜Ý! .°-Ñ@Ô@Ð@Ð@ð +×9Ò9¸-ÑHÔHÐØ(×7Ò7¸Ñ?Ô?ÐÝ),Ð-?ÐARÑ)SÔ)Sð :ð :Ñ%ˆ˜Ý˜>¨=Ñ9Ô9Ð9Ð9ð +×?Ò?ÀÑNÔNÐØ(×=Ò=¸fÑEÔEÐÝ),Ð-?ÐARÑ)SÔ)Sð Að AÑ%ˆ˜Ý! .°-Ñ@Ô@Ð@Ð@ð +×7Ò7¸ÀvÑNÔNÐØ(×5Ò5°f¸fÑEÔEÐÝ),Ð-?ÐARÑ)SÔ)Sð :ð :Ñ%ˆ˜Ý˜>¨=Ñ9Ô9Ð9Ð9ð BÐAÐ#4Ô#@ÐAÑAÔA€EåÐ;Ð;Ð;Ð;°UÐ;Ñ;Ô;Ñ<Ô<Ð<Ð<Ð<Ð<Ð<r4   c                 óâ  ‡—  G d„ dt           ¦  «        }t          j        dddd¬¦  «        \  }}t          ||d¬	¦  «        \  }}}} | |¦  «        }	 | |¦  «        }
t	           |¦   «         d¬
¦  «                             |	|¦  «        }t	           |¦   «         d¬
¦  «                             ||¦  «        }|                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «         |                     |
¦  «        }|                     |¦  «        }t          ||¦  «        D ]\  }}t          ||¦  «         Œd„ |j
        D ¦   «         }t          ˆfd„|D ¦   «         ¦  «        sJ ‚d S )Nc                   ó$   ‡ — e Zd ZdZdˆ fd„	Zˆ xZS )ú)test_sparse_regression.<locals>.CustomSVRz8SVR variant that records the nature of the training set.Nc                 óx   •— t          ¦   «                              |||¬¦  «         t          |¦  «        | _        | S rÕ   rÖ   rÙ   s       €r2   rL   z-test_sparse_regression.<locals>.CustomSVR.fitÎ  rÚ   r4   r-   rÛ   rÞ   s   @r2   Ú	CustomSVRr  Ë  rà   r4   r  rá   é2   r   rã   )r®   r¯   Ú	n_targetsr$   r   r#   rŸ   c                 ó   — g | ]	}|j         ‘Œ
S r„   rç   rè   s     r2   r‡   z*test_sparse_regression.<locals>.<listcomp>ò  s   € Ð@Ð@Ð@˜aˆQŒ\Ð@Ð@Ð@r4   c                 ó   •— g | ]}|‰k    ‘Œ	S r„   r„   rë   s     €r2   r‡   z*test_sparse_regression.<locals>.<listcomp>ô  rî   r4   )r   r   Úmake_regressionr   r	   rL   rT   r   r‘   ró   rk   r@   )rô   rí   r  r0   rµ   rõ   rö   r÷   rø   rù   rú   Úsparse_regressorÚdense_regressorÚsparse_regr_resultsÚdense_regr_resultsÚsparse_regr_resÚdense_regr_resr  s    `                r2   Útest_sparse_regressionr  »  sÒ  ø€ ð ð ð ð ð •Cñ ô ð õ Ô#Ø ¨q¸rðñ ô �D€A€qõ (8¸¸1È1Ð'MÑ'MÔ'MÑ$€GˆV�W˜fà%Ð% gÑ.Ô.€NØ$Ð$ VÑ,Ô,€Mõ )°9°9±;´;ÈQÐOÑOÔO×SÒSØ˜ñô Ðõ
 (°)°)±+´+ÈAÐNÑNÔN×RÒRØ�ñô €Oð
 +×2Ò2°=ÑAÔAÐØ(×0Ò0°Ñ8Ô8ÐÝÐ1Ð3EÑFÔFÐFð +×9Ò9¸-ÑHÔHÐØ(×7Ò7¸Ñ?Ô?ÐÝ+.Ð/BÐDVÑ+WÔ+Wð Cð CÑ'ˆ˜Ý! /°>ÑBÔBÐBÐBà@Ð@Ð#3Ô#?Ð@Ñ@Ô@€EåÐ;Ð;Ð;Ð;°UÐ;Ñ;Ô;Ñ<Ô<Ð<Ð<Ð<Ð<Ð<r4   c                  óö   —  G d„ dt           ¦  «        } t           | ¦   «         d¬¦  «        }|                     t          t          ¦  «         t          |j        ¦  «        t          |j        ¦  «        k    sJ ‚dS )z·
    AdaBoostRegressor should work without sample_weights in the base estimator
    The random weighted sampling is done internally in the _boost method in
    AdaBoostRegressor.
    c                   ó   — e Zd Zd„ Zd„ ZdS )ú=test_sample_weight_adaboost_regressor.<locals>.DummyEstimatorc                 ó   — d S r-   r„   )r/   r0   rµ   s      r2   rL   zAtest_sample_weight_adaboost_regressor.<locals>.DummyEstimator.fitÿ  s   € ØˆDr4   c                 ó@   — t          j        |j        d         ¦  «        S )Nr   )r9   Úzerosr.   )r/   r0   s     r2   rT   zEtest_sample_weight_adaboost_regressor.<locals>.DummyEstimator.predict  s   € Ý”8˜AœG AœJÑ'Ô'Ð'r4   N)r5   r6   r7   rL   rT   r„   r4   r2   ÚDummyEstimatorr  þ  s2   € € € € € ð	ð 	ð 	ð	(ð 	(ð 	(ð 	(ð 	(r4   r  r"   ©r€   N)r   r	   rL   r0   r]   rK   Úestimator_weights_Úestimator_errors_)r  r    s     r2   Ú%test_sample_weight_adaboost_regressorr  ÷  s‰   € ð(ð (ð (ð (ð (�ñ (ô (ð (õ ˜n˜nÑ.Ô.¸QÐ?Ñ?Ô?€EØ	‡I‚I�a•ÑÔÐÝˆuÔ'Ñ(Ô(­C°Ô0GÑ,HÔ,HÒHÐHÐHÐHÐHÐHr4   c                  ó  — t           j                             d¦  «        } |                      ddd¦  «        }|                      ddgd¦  «        }|                      d¦  «        }t          t          d¬¦  «        d¬¦  «        }|                     ||¦  «         |                     |¦  «         | 	                    |¦  «         t          t          ¦   «         ¦  «        }|                     ||¦  «         |                     |¦  «         d	S )
zX
    Check that the AdaBoost estimators can work with n-dimensional
    data matrix
    r   é3   r"   r   Úmost_frequent)ÚstrategyrG   rH   N)r9   rŽ   r�   ÚrandnÚchoicer   r   rL   rT   r3   r	   r   )r”   r0   ÚycÚyrr    s        r2   Útest_multidimensional_Xr'  
  só   € õ
 Œ)×
Ò
 Ñ
"Ô
"€Cà�	Š	�"�a˜ÑÔ€AØ	�Š�Q˜�F˜BÑ	Ô	€BØ	�Š�2‰Œ€BåÝ Ð1Ñ1Ô1¸Wðñ ô €Eð 
‡I‚Iˆa�ÑÔÐØ	‡M‚M�!ÑÔÐØ	×Ò˜ÑÔÐå�nÑ.Ô.Ñ/Ô/€EØ	‡I‚Iˆa�ÑÔÐØ	‡M‚M�!ÑÔÐÐÐr4   c                 ó`  — t           j        t           j        }}t          t	          ¦   «         ¦  «        }t          || ¬¦  «        }d                     |j        j        ¦  «        }t          j
        t          |¬¦  «        5  |                     ||¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )N)r�   rI   z {} doesn't support sample_weightr¹   )rg   ri   rh   r   r   r   Úformatr¨   r5   r½   r¾   r¿   rL   )rI   r0   rµ   r�   rN   Úerr_msgs         r2   Ú-test_adaboostclassifier_without_sample_weightr+  $  sÙ   € õ Œ9•d”k€q€AÝ%¥oÑ&7Ô&7Ñ8Ô8€IÝ
 y¸IÐ
FÑ
FÔ
F€CØ0×7Ò7¸	Ô8KÔ8TÑUÔU€GÝ	Œ•z¨Ð	1Ñ	1Ô	1ð ð Ø�Š��1‰Œˆðð ð ñ ô ð ð ð ð ð ð ð øøøð ð ð ð ð ð s   Á?B#Â#B'Â*B'c                  óª  — t           j                             d¦  «        } t          j        ddd¬¦  «        }d|z  dz   |                      |j        d         ¦  «        dz  z   }|                     d	d
¦  «        }|d	xx         dz  cc<   d|d	<   t          t          ¦   «         d
d¬¦  «        }t          |¦  «        }t          |¦  «        }| 
                    ||¦  «         | 
                    |d d	…         |d d	…         ¦  «         t          j        |¦  «        }d|d	<   | 
                    |||¬¦  «         |                     |d d	…         |d d	…         ¦  «        }|                     |d d	…         |d d	…         ¦  «        }|                     |d d	…         |d d	…         ¦  «        }	||k     sJ ‚||	k     sJ ‚|t          j        |	¦  «        k    sJ ‚d S )Nrã   r   éd   éè  )Únumgš™™™™™é?r'   g-Cëâ6?r   r   r}   i'  )r�   r€   r$   r�   )r9   rŽ   r�   ÚlinspaceÚrandr.   Úreshaper	   r   r   rL   r>   rj   r½   Úapprox)
r”   r0   rµ   Úregr_no_outlierÚregr_with_weightÚregr_with_outlierr‚   Úscore_with_outlierÚscore_no_outlierÚscore_with_weights
             r2   Ú$test_adaboostregressor_sample_weightr:  /  sô  € õ Œ)×
Ò
 Ñ
#Ô
#€CÝ
Œ�A�s Ð%Ñ%Ô%€AØ	ˆq‰�3‰˜3Ÿ8š8 A¤G¨A¤JÑ/Ô/°&Ñ8Ñ9€AØ	�	Š	�"�aÑÔ€Að €b€E€E„EˆR�K€E€E�EØ€A€b�Eõ (Ý"Ñ$Ô$°1À1ðñ ô €Oõ ˜_Ñ-Ô-ÐÝ˜oÑ.Ô.Ðð ×Ò˜!˜QÑÔÐØ×Ò˜˜#˜2˜#œ  # 2 #¤Ñ'Ô'Ð'Ý”L ‘O”O€MØ€M�"ÑØ×Ò˜˜A¨]ÐÑ;Ô;Ð;à*×0Ò0°°3°B°3´¸¸3¸B¸3¼Ñ@Ô@ÐØ&×,Ò,¨Q¨s°¨s¬V°Q°s¸°s´VÑ<Ô<ÐØ(×.Ò.¨q°°"°¬v°q¸¸"¸´vÑ>Ô>ÐàÐ 0Ò0Ð0Ð0Ð0ØÐ 1Ò1Ð1Ð1Ð1Ø�vœ}Ð->Ñ?Ô?Ò?Ð?Ð?Ð?Ð?Ð?r4   c                 ó0  — t          t          j        d¬¦  «        ddiŽ\  }}}}t          | d¬¦  «        }|                     ||¦  «         t          t          j        |                     |¦  «        d¬¦  «        | 	                    |¦  «        ¦  «         d S )NT)Ú
return_X_yr$   rã   rR   r   r(   )
r   r   Úload_digitsr   rL   r   r9   rB   r3   rT   )rI   rõ   rö   r÷   rø   Úmodels         r2   Ú test_adaboost_consistent_predictr?  X  s§   € õ (8Ý	Ô	¨Ð	.Ñ	.Ô	.ð(Ø=?ð(ð (Ñ$€GˆV�W˜fõ ¨ÀÐDÑDÔD€EØ	‡I‚Iˆg�wÑÔÐåÝ
Œ	�%×%Ò% fÑ-Ô-°AÐ6Ñ6Ô6¸¿ºÀfÑ8MÔ8Mñô ð ð ð r4   zmodel, X, yc                 óÔ   — t          j        |¦  «        }d|d<   d}t          j        t          |¬¦  «        5  |                      |||¬¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Niöÿÿÿr   z1Negative values in data passed to `sample_weight`r¹   r�   )r9   r>   r½   r¾   r¿   rL   )r>  r0   rµ   r‚   r*  s        r2   Ú#test_adaboost_negative_weight_errorrA  i  s±   € õ ”L ‘O”O€MØ€M�"ÑàA€GÝ	Œ•z¨Ð	1Ñ	1Ô	1ð 5ð 5Ø�	Š	�!�Q mˆ	Ñ4Ô4Ð4ð5ð 5ð 5ñ 5ô 5ð 5ð 5ð 5ð 5ð 5ð 5ð 5øøøð 5ð 5ð 5ð 5ð 5ð 5s   ·AÁA!Á$A!c                  óª  — t           j                             d¦  «        } |                      d¬¦  «        }|                      ddgd¬¦  «        }t          j        |¦  «        dz  }t          dd	¬
¦  «        }t          |ddd	¬¦  «        }|                     |||¬¦  «         t          j	        |j
        ¦  «                             ¦   «         dk    sJ ‚dS )z¸Check that we don't create NaN feature importance with numerically
    instable inputs.

    Non-regression test for:
    https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/20320
    rã   )r.  r}   r~   r   r   r.  gtDíS 'T	r}   é   )Ú	max_depthr$   é   rG   )r�   r€   rI   r$   r�   N)r9   rŽ   r�   Únormalr$  r>   r   r   rL   Úisnanr´   r<   )r”   r0   rµ   r‚   ÚtreeÚ	ada_models         r2   ÚFtest_adaboost_numerically_stable_feature_importance_with_small_weightsrJ  y  sÐ   € õ Œ)×
Ò
 Ñ
#Ô
#€CØ�
Š
˜
ˆ
Ñ#Ô#€AØ�
Š
�A�q�6 ˆ
Ñ%Ô%€AÝ”L ‘O”O fÑ,€MÝ!¨B¸RÐ@Ñ@Ô@€DÝ"Ø R°7Èðñ ô €Ið ‡M‚M�!�Q m€MÑ4Ô4Ð4ÝŒ8�IÔ2Ñ3Ô3×7Ò7Ñ9Ô9¸QÒ>Ð>Ð>Ð>Ð>Ð>r4   c                 ó–  — d}t          j        |d|¬¦  «        \  }}t          d|| ¬¦  «                             ||¦  «        }|                     |¦  «        }t          |                     d¬¦  «        dd¬¦  «         | d	k    r/t          t          j	        |¦  «        ¦  «        dd
|dz
  z  hk    sJ ‚| 
                    |¦  «        D ]]}t          |                     d¬¦  «        dd¬¦  «         | d	k    r/t          t          j	        |¦  «        ¦  «        dd
|dz
  z  hk    sJ ‚Œ^|                     d¬¦  «                             ||¦  «         |                     |¦  «        }t          |                     d¬¦  «        dd¬¦  «         | 
                    |¦  «        D ](}t          |                     d¬¦  «        dd¬¦  «         Œ)dS )zºCheck that the decision function respects the symmetric constraint for weak
    learners.

    Non-regression test for:
    https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/26520
    r"   r   )rä   Ún_clusters_per_classr$   )r€   r$   rI   r(   r   g:Œ0âŽyE>)ÚatolrG   r   râ   r  N)r   r³   r   rL   rZ   r   r<   rl   r9   rW   rò   Ú
set_params)rI   Úglobal_random_seedrä   r0   rµ   rN   Úy_scores          r2   Útest_adaboost_decision_functionrQ  �  sú  € ð €IÝÔ'Ø°!ÐBTðñ ô �D€A€qõ ØÐ%7À9ðñ ô ç	‚cˆ!ˆQ�i„ið ð ×#Ò# AÑ&Ô&€GÝ�G—K’K Q�KÑ'Ô'¨°Ð6Ñ6Ô6Ð6à�GÒÐõ •2”9˜WÑ%Ô%Ñ&Ô&¨1¨b°IÀ±MÑ.BÐ*CÒCÐCÐCÐCð ×/Ò/°Ñ2Ô2ð Hð HˆÝ˜Ÿš¨˜Ñ+Ô+¨Q°TÐ:Ñ:Ô:Ð:à˜ÒÐõ •r”y Ñ)Ô)Ñ*Ô*¨q°"¸	ÀA¹Ñ2FÐ.GÒGÐGÐGÐGøà‡N‚N €NÑ"Ô"×&Ò& q¨!Ñ,Ô,Ð,à×#Ò# AÑ&Ô&€GÝ�G—K’K Q�KÑ'Ô'¨°Ð6Ñ6Ô6Ð6à×/Ò/°Ñ2Ô2ð ;ð ;ˆÝ˜Ÿš¨˜Ñ+Ô+¨Q°TÐ:Ñ:Ô:Ð:Ð:ð;ð ;r4   c                  óò   — t          d¬¦  «        } t          j        t          t	          j        d¦  «        ¬¦  «        5  |                      t          t          ¦  «         d d d ¦  «         d S # 1 swxY w Y   d S )Nr   r  z1The SAMME.R algorithm (the default) is deprecatedr¹   )	r   r½   rÍ   ÚFutureWarningr»   r¼   rL   r0   rS   )Úadaboost_clfs    r2   Ú!test_deprecated_samme_r_algorithmrU  »  s¶   € Ý%°1Ð5Ñ5Ô5€LÝ	ŒÝÝŒiÐKÑLÔLð
ñ 
ô 
ð %ð %ð 	×Ò��GÑ$Ô$Ð$ð	%ð %ð %ñ %ô %ð %ð %ð %ð %ð %ð %ð %øøøð %ð %ð %ð %ð %ð %s   ¾!A,Á,A0Á3A0)ZrÜ   r»   Únumpyr9   r½   Úsklearnr   Úsklearn.baser   r   Úsklearn.dummyr   r   rÆ   r   r	   Ú!sklearn.ensemble._weight_boostingr
   Úsklearn.linear_modelr   Úsklearn.model_selectionr   r   Úsklearn.svmr   r   Úsklearn.treer   r   Úsklearn.utilsr   Úsklearn.utils._mockingr   Úsklearn.utils._testingr   r   r   r   Úsklearn.utils.fixesr   r   r   r   r   rŽ   r�   r”   r0   rS   r]   rU   rV   r^   Ú	load_irisrg   Úpermutationrh   r   Úpermri   Úload_diabetesry   rE   rO   ÚmarkÚfilterwarningsÚparametrizer[   r_   rr   r{   r›   r¢   r¬   r·   rÁ   rÉ   rÏ   ró   r  r  r  r'  r+  r:  r?  rA  rJ  rQ  rU  r„   r4   r2   ú<module>rj     s1  ðØ <Ð <à 	€	€	€	à Ð Ð Ð Ø €€€à Ð Ð Ð Ð Ð Ø -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ð -Ø 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ð 9Ø BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BØ :Ð :Ð :Ð :Ð :Ð :Ø 1Ð 1Ð 1Ð 1Ð 1Ð 1Ø BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BØ  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  Ð  Ø FÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FÐ FØ !Ð !Ð !Ð !Ð !Ð !Ø 8Ð 8Ð 8Ð 8Ð 8Ð 8ðð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ðð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð ð 	„i×Ò˜AÑÔ€ð 	ˆ"€X��Bˆx˜"˜b˜ A q 6¨A¨q¨6°A°q°6Ð:€Ø
(Ð
(Ð
(€Ø	Ð	Ð	€Øˆ"€X��1ˆv˜˜1�vÐ€ØˆMˆM€	Øˆ:ˆ:€ð €xÔÑÔ€Ø
‡‚�t”{Ô'Ñ(Ô(€Ø ˜ ¤¨D¬KÀcÐJÑJÔJÑ €„	ˆ4Œ;ð "ˆ8Ô!Ñ#Ô#€Ø!( Ø„M�8”?°ð"ñ "ô "Ñ €„ˆxŒð
Eð Eð Eð:Jð Jð Jð „×ÒÐ:Ñ;Ô;Ø„×Ò˜ w°	Ð&:Ñ;Ô;ð7ð 7ñ <Ô;ñ <Ô;ð7ð1ð 1ð 1ð „×ÒÐ:Ñ;Ô;ðRð Rñ <Ô;ðRðD „×Ò˜Ð!DÐ!DÐ!DÑEÔEð
Yð 
Yñ FÔEð
Yð  „×ÒÐ:Ñ;Ô;Ø„×Ò˜ w°	Ð&:Ñ;Ô;ð*8ð *8ñ <Ô;ñ <Ô;ð*8ðZ,ð ,ð ,ð, „×ÒÐ:Ñ;Ô;ðð ñ <Ô;ðð> „×ÒÐ:Ñ;Ô;ðFð Fñ <Ô;ðFð,<ð <ð <ð ð  ð  ð8(ð (ð (ð „×ÒØ.Ø€Cð	
Øð	
àð	
ð ð	
ð ð		
ð
 ð	
ð 	˜˜^Ñ+Ñ+ñ	ô 	ñô ðY=ð Y=ñô ðY=ðx „×ÒØ.Ø€Cð	
Øð	
àð	
ð ð	
ð ð		
ð
 ð	
ð 	˜˜^Ñ+Ñ+ñ	ô 	ñô ð,=ð ,=ñô ð,=ð^Ið Ið Ið&ð ð ð4 „×ÒÐ:Ñ;Ô;Ø„×Ò˜ w°	Ð&:Ñ;Ô;ðð ñ <Ô;ñ <Ô;ðð#@ð #@ð #@ðR „×ÒÐ:Ñ;Ô;Ø„×Ò˜ w°	Ð&:Ñ;Ô;ðð ñ <Ô;ñ <Ô;ðð „×ÒØà	Ð	Ñ	Ô	˜tœy¨$¬+Ð6Ø	Ð	Ñ	Ô	˜hœm¨X¬_Ð=ðñô ð5ð 5ñô ð5ð?ð ?ð ?ð, „×ÒÐ:Ñ;Ô;Ø„×Ò˜ w°	Ð&:Ñ;Ô;ð&;ð &;ñ <Ô;ñ <Ô;ð&;ðT%ð %ð %ð %ð %r4   