yzhao062/pyod

Исправления багов в ABOD, XGBOD, INNE и других, а также новый процесс вклада в проект.

• Fixed: ABOD: исправлен сбой при вводе целых чисел и DataFrames из-за ошибки типизации Numba.
• Fixed: XGBOD: восстановлена корректная работа get_params() и clone() для списков детекторов.
• Fixed: Sampling и KPCA: исправлена воспроизводимость результатов при повторных вызовах fit с целочисленным seed.
• Fixed: INNE: добавлена валидация параметра contamination через базовый класс.
• Added: Введён новый процесс вклада: PR требуют открытую issue с меткой accepted.

Техническое обслуживание PyOD: исправление багов в LOCI, VAE, KNN и других модулях, а также улучшение документации.

• Fixed: LOCI: теперь бинарные метки формируются на основе contamination, а не фиксированного k.
• Fixed: VAE и Deep-learning base class: исправлена совместимость с sklearn.clone и возврат fitted-оценщика.
• Fixed: KNN: добавлена поддержка метрик вроде cosine без несовместимого fallback BallTree.
• Fixed: Kernel PCA: теперь корректно передается параметр n_components в базовый оценщик.
• Fixed: Pearson correlation: исправлен расчет корреляций для всех пар строк в утилите pearsonr_mat.
• Fixed: Sampling: сохранение дробного subset_size между fit-вызовами вместо замены на первое вычисленное значение.

Исправлены критические баги в generate_data, CBLOF и ROD, добавлено предупреждение об удалении n_jobs в CBLOF.

• Fixed: generate_data больше не создаёт пустые бенчмарки из-за случайного выбора смещения, равного нулю.
• Fixed: CBLOF теперь корректно сохраняет параметр n_jobs, восстанавливая совместимость с sklearn.base.clone().
• Fixed: ROD исправлено возвращение nan при совпадении точки с геометрической медианой.
• Deprecated: CBLOF.n_jobs помечен как устаревший и будет удалён в версии 4.0.0.
• Breaking: generate_data строго проверяет тип offset, отклоняя нечисловые значения, ранее неявно преобразуемые NumPy.

Исправлены ошибки в документации: сигнатуры, значения по умолчанию, предупреждения Sphinx и примеры.

• Fixed: Удалены несуществующие параметры конструкторов (GMM, LUNAR, RGraph, SUOD) и исправлены расхождения с реальными значениями по умолчанию (ABOD, ALAD, AnoGAN, RGraph, DIF).
• Fixed: Исправлен тип атрибута labels_ на numpy-массив и устранены ошибки парсинга numpydoc, что снизило количество предупреждений Sphinx с 310 до 41.
• Fixed: Исправлены примеры: mad_example.py и qmcd_example.py теперь корректно выполняются без ошибок импорта или утечки данных.
• Fixed: Обновлен README и docs/install.rst: исправлен пример запуска, удалена несуществующая опция pytorch, актуализирован список extras.
• Fixed: Исправлены баги в docstring моделей AnoGAN, RGraph, DIF, XGBOD и SO_GAAL, а также удален устаревший раздел auto_encoder_torch.

PyOD v3.6.1: обновление PyThresh, исправление предупреждений для DataFrame и поддержка EmbeddingOD без интернета.

• Added: PyThresh v1: обёртки и базовый детектор теперь используют новый API (.fit/.predict) и требуют pythresh>=1.0.0.
• Added: EmbeddingOD: поддержка предзагруженных SentenceTransformer и локальных моделей (local_files_only=True) для работы офлайн.
• Fixed: Устранено предупреждение scikit-learn о названиях признаков при оценке pandas DataFrame в GMM, IForest, LOF и OCSVM.
• Added: Документация: AudioAE и аудиомодальность добавлены в таблицу алгоритмов и новую страницу API.