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       2              : // SPDX-FileCopyrightText: Copyright 2024 Ricardo Montañana Gómez
       3              : // SPDX-FileType: SOURCE
       4              : // SPDX-License-Identifier: MIT
       5              : // ***************************************************************
       6              : 
       7              : #include "AODELd.h"
       8              : 
       9              : namespace bayesnet {
      10           17 :     AODELd::AODELd(bool predict_voting) : Ensemble(predict_voting), Proposal(dataset, features, className)
      11              :     {
      12           17 :     }
      13            5 :     AODELd& AODELd::fit(torch::Tensor& X_, torch::Tensor& y_, const std::vector<std::string>& features_, const std::string& className_, map<std::string, std::vector<int>>& states_)
      14              :     {
      15            5 :         checkInput(X_, y_);
      16            5 :         features = features_;
      17            5 :         className = className_;
      18            5 :         Xf = X_;
      19            5 :         y = y_;
      20              :         // Fills std::vectors Xv & yv with the data from tensors X_ (discretized) & y
      21            5 :         states = fit_local_discretization(y);
      22              :         // We have discretized the input data
      23              :         // 1st we need to fit the model to build the normal TAN structure, TAN::fit initializes the base Bayesian network
      24            5 :         Ensemble::fit(dataset, features, className, states);
      25            5 :         return *this;
      26              : 
      27              :     }
      28            5 :     void AODELd::buildModel(const torch::Tensor& weights)
      29              :     {
      30            5 :         models.clear();
      31           42 :         for (int i = 0; i < features.size(); ++i) {
      32           37 :             models.push_back(std::make_unique<SPODELd>(i));
      33              :         }
      34            5 :         n_models = models.size();
      35            5 :         significanceModels = std::vector<double>(n_models, 1.0);
      36            5 :     }
      37            5 :     void AODELd::trainModel(const torch::Tensor& weights)
      38              :     {
      39           42 :         for (const auto& model : models) {
      40           37 :             model->fit(Xf, y, features, className, states);
      41              :         }
      42            5 :     }
      43            1 :     std::vector<std::string> AODELd::graph(const std::string& name) const
      44              :     {
      45            1 :         return Ensemble::graph(name);
      46              :     }
      47              : }