P3648.第2题-异常检测算法

1000ms

Difficulty: 4

所属公司 : 阿里

算法与标签>机器学习算法

题目内容

请在仅使用 $numpy/pandas/scikit-learn$ 的前提下，实现一个基于 $PCA$ 重构误差的异常检测算法，对测试样本判定“正常 $(0)$ /异常 $(1)$ ”。

1.读取数据

2.标准化

3.降维&重构

$PCA$ 降维，你可能会用到的固定参数： $n$ _ $components=1,$ $svd$ _ $solver=“full”,random$ _ $state=42$
在拼接后的标准化数据上 $fit$ 后，再分别 $transform/inverse$ _ $transform$ 获得重构样本

4.重构误差与阀值

$\text { label }=\left\{\begin{array}{ll}0, & e_{\text {test }} \leq T \\1, & e_{\text {test }}>T\end{array}\right.$

5.结果输出

标准输入仅一行 $JSON$ ，示例

{
"train":[[0,0],[0.1,0],[0,-0.1],[0.05,0.05]],
"test":[[0.04,0.02],[3,3]]
}

仅输出一行： $[0,1]$

为确保通过测试用例，允许使用 $numpy/pandas/scikit-learn$

输入

{"train":[[0,0],[0.1,0],[0,-0.1],[0.05,0.05],[0.2,0.1],[0.1,-0.1]],"test":[[0.05,0],[0.2,-0.6],[0.1,0.1],[0.2,0]]}

输出

[0, 0, 0, 0]

输入

预期输出（选填）