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The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python. __int__ returned non-int (type %.200s)  can't convert negative value to unsigned int    value too large to convert to unsigned int      %.200s does not export expected C %.8s %.200s   C %.8s %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)  Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.  unbound method %.200S() needs an argument       __annotations__ must be set to a dict object    __kwdefaults__ must be set to a dict object     changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls        __defaults__ must be set to a tuple object      changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls  __qualname__ must be set to a string object     __name__ must be set to a string object Failed to import '%.20s.decompress' - cannot initialise module strings. String compression was configured with the C macro 'CYTHON_COMPRESS_STRINGS=%d'.        %.200s.%.200s is not a type object      %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject      Cannot copy memoryview slice with indirect dimensions (axis %d) Acquisition count is %d (line %d)       invalid vtable found for imported type   while calling a Python object  NULL result without error in PyObject_Call      Module '_cd_fast' has already been imported. Re-initialisation is not supported.        compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d   base class '%.200s' is not a heap type  extension type '%.200s' has no __dict__ slot, but base type '%.200s' has: either add 'cdef dict __dict__' to the extension type or add '__slots__ = [...]' to the base type     sklearn/linear_model/_cd_fast.pyx       init sklearn.linear_model._cd_fast      match_signatures_single.match_signatures_single %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)     sklearn.linear_model._cd_fast.__pyx_fused_cpdef object of type 'NoneType' has no len()  only single character unicode strings can be converted to Py_UCS4, got length %zd       ord() expected string of length 1, but %.200s found     ord() expected a character, but string of length %zd found      __pyx_ff_map_fused_9bd7b0_2_2_float__and_double.map_fused_type  __pyx_ff_map_fused_7ce8bf_2_2_float__and_double.map_fused_type  sklearn.linear_model._cd_fast.enet_coordinate_descent_multi_task        sklearn.linear_model._cd_fast.enet_coordinate_descent_gram      sklearn.linear_model._cd_fast.sparse_enet_coordinate_descent    sparse_enet_coordinate_descent  sklearn.linear_model._cd_fast.enet_coordinate_descent   enet_coordinate_descent_multi_task      _cython_3_2_2.fused_cython_function     _cython_3_2_2.cython_function_or_method _cython_3_2_2._common_types_metatype    sklearn.linear_model._cd_fast.__pyx_defaults    __pyx_fuse_1enet_coordinate_descent_multi_task  __pyx_fuse_0enet_coordinate_descent_multi_task  __pyx_fuse_1enet_coordinate_descent_gram        __pyx_fuse_0enet_coordinate_descent_gram        __pyx_fuse_1sparse_enet_coordinate_descent      __pyx_fuse_0sparse_enet_coordinate_descent      __pyx_fuse_1enet_coordinate_descent     __pyx_fuse_0enet_coordinate_descent takes no arguments %.200s() %s (%zd given) takes exactly one argument Bad call flags for CyFunction takes no keyword arguments %.200s() %s needs an argument _cython_3_2_2 <cyfunction %U at %p> an integer is required ndarray __pyx_capi__ __loader__ loader __file__ origin __package__ parent __path__ submodule_search_locations keywords must be strings decompress zlib sklearn.utils._cython_blas function sklearn._cyutility Function is not fused builtins cython_runtime __builtins__ sklearn.linear_model._cd_fast does not match memoryview variable cannot import name %S sklearn.utils._random name '%U' is not defined <stringsource> at least at most __pyx_fused_cpdef enet_coordinate_descent_gram enet_coordinate_descent __doc__ __signatures__ __self__ __module__ __reduce__ __dictoffset__ __vectorcalloffset__ __weaklistoffset__ func_doc func_name __name__ __qualname__ func_dict __dict__ func_globals __globals__ func_closure __closure__ func_code __code__ func_defaults __defaults__ __kwdefaults__ __annotations__ _is_coroutine uint8_t uint32_t const int const double const float     x[KSض6$M1@2:9t$v{#tꜘGBOjdG`KFweCjz!C'l}E#K{[{6gIf+HۺQę|"e傔dUrL)oh;9Mq4U4;qlI6TI%U3oiM<iKU:-WM;^Z:m UzB|R)Hi9RZo.;҆8Q1U-c[үeHl;fiҰ-zf
RJwE֍dd$&ffKlI2ZkHf2&3\O.jZ_b@7a,GHz̓w?֡*|Hi]Zޛy)?	2<[bA}ekERMjQS6܊9T"qdZUۑXuFJI]l\p`O\ӊ>-F߅ST&s	h5dco
;7+,jdr{qwlk6;Ly醪+orʲl+[_]g˜>2aZYlerei˶lYrAi!案ka!f)1Țl*[Wٶ@4)TٰFy2Si* H9qM4Csr,eÄ	#u'ʘ#V*9Jp,mέӒ5`z}R? љ#4fnМUK8|FĄPڎɫJYbX)H\d~_fKїM4[AHkOavb-.jXM,kfYl((F#[ی+o?)L  jfTHJڌe\U=kLm0ܦ\VʒFfY981 &rYp!b#7aYMpZFIF]ɮW4Jrrlc-[c' և	9·l>g@#|c9@tXlL^-9m^AƶvKTa38.H(Npt'$$D	%5[mgP>КǏ8]?sRc LL6mV7"zô
Ćk-bHXJAlJuB\Hf7yrJtY˧R7p%#!a<rd8^NK/EtYx O_;ѯ|zǑ:$_}e:+N&N	Yuޥu&zӹi?+'(y(l[r.Y᱔ef9YB3Wh}+X3:8zQF>ĩ1~r
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þE98݂Qm6:AjB02%m#W9޲Yߵ~FLnj5Qbq=vj:'G!zJ.ռu$.N)M#tixy͓#TOP=TG:V;:9x-cW#^{8=sg]ՋyӞ\.[^˔mՎ"4uļHn:<*EK#dcZm.۪]=b}VwY(.ܤJXkh7MU.%j׮W݄x׾ڿqǪC{oBu};_7kj2EQOڈ{7^|RjU_sz~`u&ZcoE͍jwES>tm՞b?vymm?^m[>xMODq	NTlRtI NΛo[{J|zDYL,)xxkP?/KVyVCK|d?HoQwM?寔bx)QZ*wʛJ2S!3Gɵ	DvmoK^wetTnr֤r׻[`ι;ңH]eRtx}%=\Q+*$		?x(}z]ᴑ1ro0S{~DdKxK^c2Dr;!J)\VaL{$Y=I_&e\&I#IzI-%#PEu&LW8a_cޖ[,ߢ<hJ&b9^)DeJQnrw~!Ja8̓ThŧkujYF@U*WBmdس ~lɸ?/g몇l,~lR+/T3v1V=5[r*ӡlj2y;T3 ^tveCBm4}wc|ɞ5+~P[9)oGHXQayWx^'K*nT*OR杆))wV*iM%ZlJcC"̕6B" mnF9Is︿xԺoTF6yxq#ڐ,DV$N[U{Zfq7ɨ
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        for Elastic-Net multi-task regression

        We minimize

        0.5 * norm(Y - X W.T, 2)^2 + l1_reg ||W.T||_21 + 0.5 * l2_reg norm(W.T, 2)^2

    The algorithm follows
    Noah Simon, Jerome Friedman, Trevor Hastie. 2013.
    A Blockwise Descent Algorithm for Group-penalized Multiresponse and Multinomial
    Regression
    https://doi.org/10.48550/arXiv.1311.6529

    Returns
    -------
    W : ndarray of shape (n_tasks, n_features)
        ElasticNet coefficients.
    gap : float
        Achieved dual gap.
    tol : float
        Equals input `tol` times `np.dot(y, y)`. The tolerance used for the dual gap.
    n_iter : int
        Number of coordinate descent iterations.
                       Cython version of the coordinate descent algorithm
        for Elastic-Net regression

        We minimize

        (1/2) * w^T Q w - q^T w + alpha norm(w, 1) + (beta/2) * norm(w, 2)^2
        +1/2 * y^T y

        which amount to the Elastic-Net problem when:
        Q = X^T X (Gram matrix)
        q = X^T y

    Returns
    -------
    w : ndarray of shape (n_features,)
        ElasticNet coefficients.
    gap : float
        Achieved dual gap.
    tol : float
        Equals input `tol` times `np.dot(y, y)`. The tolerance used for the dual gap.
    n_iter : int
        Number of coordinate descent iterations.
                     Cython version of the coordinate descent algorithm for Elastic-Net

    We minimize:

        1/2 * norm(y - Z w, 2)^2 + alpha * norm(w, 1) + (beta/2) * norm(w, 2)^2

    where Z = X - X_mean.
    With sample weights sw, this becomes

        1/2 * sum(sw * (y - Z w)^2, axis=0) + alpha * norm(w, 1)
        + (beta/2) * norm(w, 2)^2

    and X_mean is the weighted average of X (per column).

    The rest is the same as enet_coordinate_descent, but for sparse X.

    Returns
    -------
    w : ndarray of shape (n_features,)
        ElasticNet coefficients.
    gap : float
        Achieved dual gap.
    tol : float
        Equals input `tol` times `np.dot(y, y)`. The tolerance used for the dual gap.
    n_iter : int
        Number of coordinate descent iterations.
                           
    Cython version of the coordinate descent algorithm for Elastic-Net regression.

    The algorithm mostly follows [Friedman 2010].
    We minimize the primal

        P(w) = 1/2 ||y - X w||_2^2 + alpha ||w||_1 + beta/2 ||w||_2^2

    The dual for beta = 0, see e.g. [Fercoq 2015] with v = alpha * theta, is

        D(v) = -1/2 ||v||_2^2 + y v

    with dual feasible condition ||X^T v||_inf <= alpha.
    For beta > 0, one uses extended versions of X and y by adding n_features rows

        X -> (           X)    y -> (y)
             (sqrt(beta) I)         (0)

    Note that the residual y - X w is an important ingredient for the estimation of a
    dual feasible point v.
    At optimum of primal w* and dual v*, one has

        v = y* - X w*

    The duality gap is

        G(w, v) = P(w) - D(v) <= P(w) - P(w*)

    The final stopping criterion is based on the duality gap

        tol ||y||_2^2 <= G(w, v)

    The tolerance here is multiplied by ||y||_2^2 to have an inequality that scales the
    same on both sides and because one has G(0, 0) = 1/2 ||y||_2^2.

    Returns
    -------
    w : ndarray of shape (n_features,)
        ElasticNet coefficients.
    gap : float
        Achieved dual gap.
    tol : float
        Equals input `tol` times `np.dot(y, y)`. The tolerance used for the dual gap.
    n_iter : int
        Number of coordinate descent iterations.

    References
    ----------
    .. [Friedman 2010]
       Jerome H. Friedman, Trevor Hastie, Rob Tibshirani. (2010)
       Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent
       https://www.jstatsoft.org/article/view/v033i01

    .. [Fercoq 2015]
       Olivier Fercoq, Alexandre Gramfort, Joseph Salmon. (2015)
       Mind the duality gap: safer rules for the Lasso
       https://arxiv.org/abs/1505.03410
                     ?      ?   @   	   !   !   	       ?   ?                                                              ;  b   '8  p.  .<  X0  1  2H  k3
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