ai-008Đọc toàn bộ đề miễn phí

Phát hiện và Khắc phục Rò rỉ Dữ liệu (Data Leakage) khi Chuẩn hóa

Nhiều kỹ sư mới thường chuẩn hóa toàn bộ tập dữ liệu trước khi chia train/test, hoặc gọi scaler.fit_transform(X_test). Điều này tạo ra kết quả kiểm thử ảo tưởng rất cao trong phòng…

AITrung bình30 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

machine-learningdata-leakagefeature-scalingscikit-learnstandard-scaler

Kiến thức tiên quyết: train-val-test-split-stratified.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

  • Hiểu định nghĩa Data Leakage: việc sử dụng thông tin từ tập Test/Validation trong quá trình huấn luyện.
  • Nắm vững quy tắc vàng: Thông số chuẩn hóa (Mean và Std) chỉ được học trên tập Train (fit), sau đó áp dụng biến đổi (transform) sang tập Test.
  • Xây dựng hàm tự động phát hiện xem tập Test có bị chuẩn hóa độc lập (leaked) hay không.

Mô tả bài toán

Nhiều kỹ sư mới thường chuẩn hóa toàn bộ tập dữ liệu trước khi chia train/test, hoặc gọi scaler.fit_transform(X_test). Điều này tạo ra kết quả kiểm thử ảo tưởng rất cao trong phòng lab nhưng mô hình lập tức thất bại thảm hại khi triển khai vào thực tế.

Yêu cầu

Viết 3 hàm:

  • fit_scaler_parameters(X_train: np.ndarray) -> dict[str, np.ndarray]:
  • Tính trung bình mean (shape (D,)) và độ lệch chuẩn std (shape (D,)) trên từng cột của tập X_train.
  • Với những cột có std == 0, gán std = 1.0 để chống chia cho 0.
  • Trả về {"mean": mean, "std": std}.
  • apply_scaler_transform(X: np.ndarray, scaler_params: dict[str, np.ndarray]) -> np.ndarray:
  • Chuẩn hóa: Z = X - meanstd.
  • Trả về mảng đã chuẩn hóa.
  • detect_leakage(train_processed: np.ndarray, test_processed: np.ndarray, raw_train: np.ndarray, raw_test: np.ndarray) -> bool:
  • Phân tích xem test_processed có bị chuẩn hóa dựa trên chính thống kê của raw_test hay không.
  • Nếu trung bình của từng cột trong test_processed xấp xỉ 0 (|mean| < 10-7) và độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 (|std - 1.0| < 10-7), trong khi raw_test có phân phối khác raw_train, trả về True (phát hiện có rò rỉ dữ liệu). Dùng ngưỡng tuyệt đối, tương đương rtol=0; ngược lại trả về False.
import numpy as np

def fit_scaler_parameters(X_train: np.ndarray) -> dict[str, np.ndarray]:
    pass

def apply_scaler_transform(X: np.ndarray, scaler_params: dict[str, np.ndarray]) -> np.ndarray:
    pass

def detect_leakage(train_processed: np.ndarray, test_processed: np.ndarray, raw_train: np.ndarray, raw_test: np.ndarray) -> bool:
    pass

Input

  • Hàm fit_scaler_parameters(X_train): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.
  • Hàm apply_scaler_transform(X, scaler_params): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.
  • Hàm detect_leakage(train_processed, test_processed, raw_train, raw_test): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.

Output

  • Hàm fit_scaler_parameters: Trả về kết quả kiểu dict[str, np.ndarray] theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.
  • Hàm apply_scaler_transform: Trả về kết quả kiểu np.ndarray theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.
  • Hàm detect_leakage: Trả về kết quả kiểu bool theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 2000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

train = np.array([[10.0], [20.0], [30.0]])
test = np.array([[50.0], [60.0]])
params = fit_scaler_parameters(train)
train_proc = apply_scaler_transform(train, params)
test_proc = apply_scaler_transform(test, params)
is_leaked = detect_leakage(train_proc, test_proc, train, test)

Output

False

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

Ví dụ 2

Input

train = np.array([[10.0], [20.0], [30.0]])
test = np.array([[100.0], [200.0], [300.0]])
train_proc = (train - 20.0) / np.std(train)
test_proc = (test - 200.0) / np.std(test)
is_leaked = detect_leakage(train_proc, test_proc, train, test)

Output

True

Giải thích

test đã được chuẩn hóa bằng chính mean và độ lệch chuẩn của nó, trong khi phân phối raw của test lệch train, nên hàm phát hiện rò rỉ trả về True.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.