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Line data Source code 1 : // *************************************************************** 2 : // SPDX-FileCopyrightText: Copyright 2024 Ricardo Montañana Gómez 3 : // SPDX-FileType: SOURCE 4 : // SPDX-License-Identifier: MIT 5 : // *************************************************************** 6 : 7 : #include "AODE.h" 8 : 9 : namespace bayesnet { 10 38 : AODE::AODE(bool predict_voting) : Ensemble(predict_voting) 11 : { 12 76 : validHyperparameters = { "predict_voting" }; 13 : 14 114 : } 15 2 : void AODE::setHyperparameters(const nlohmann::json& hyperparameters_) 16 : { 17 2 : auto hyperparameters = hyperparameters_; 18 2 : if (hyperparameters.contains("predict_voting")) { 19 2 : predict_voting = hyperparameters["predict_voting"]; 20 2 : hyperparameters.erase("predict_voting"); 21 : } 22 2 : Classifier::setHyperparameters(hyperparameters); 23 2 : } 24 12 : void AODE::buildModel(const torch::Tensor& weights) 25 : { 26 12 : models.clear(); 27 12 : significanceModels.clear(); 28 94 : for (int i = 0; i < features.size(); ++i) { 29 82 : models.push_back(std::make_unique<SPODE>(i)); 30 : } 31 12 : n_models = models.size(); 32 12 : significanceModels = std::vector<double>(n_models, 1.0); 33 12 : } 34 2 : std::vector<std::string> AODE::graph(const std::string& title) const 35 : { 36 2 : return Ensemble::graph(title); 37 : } 38 : } |
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