Memoria de classificação das instâncias

[ArthurGorgonio]

O FlexCon-C possui um mecanismo de memória para decidir o rótulo de uma ou mais instâncias, quando necessário. Para tal, é necessário criar uma estrutura que simule esse tipo de comportamento, essa estrutura tem que ser capaz de:

• Ser atualizada a cada iteração com a predição do classificador nas instâncias não-rotuladas;
• Ser utilizada a partir de uma lista de instâncias, a função deve retornar os rótulos mais votados para cada entrada.

import numpy as np
from typing import List, Optional

...
def update_memory(self. instances: List, labels: List, weights: Optional[List] = None) -> None:
    if not weights:
        weights = [1 for _ in range(len(instances))]
    for x, y, w in zip(instances, labels, weights):
        self.cl_memory[x][y] += w



def remember(self, X: List) -> List:
    y = [np.argmax(self.cl_memory[x]) for x in X]
    return y