def to_dense(self, x: sparse.csr_matrix):
"""
По разреженной csr матрице x размерности 1xN возвращает вектор типа ndarray размерности N
"""
return x.toarray()[0]
def precompute_best_item_indices(self, URM: sps.csr_matrix):
entropies = entropy(URM.toarray(), axis=0)
self.sorted_indices = np.argsort(entropies)[::-1]
def predict_proba(self, X: csr_matrix):
return self.clf.predict(X.toarray())
def predict(self, X: csr_matrix) -> np.array:
return self.clf.predict(X.toarray())
def predict(self, X: csr_matrix):
X = X.toarray()
return self.clf.predict(X)
def __init__(self, X: csr_matrix, Y: np.array, tune_parameters=False):
super().__init__(X, Y, tune_parameters)
self.X, self.Y = X.toarray(), Y
self.classifier = SVC(decision_function_shape='ovo')
self.clf = BaggingClassifier(self.classifier, n_estimators=self.estimators, n_jobs=8,
max_samples=self.max_samples, max_features=self.max_features)
