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…
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
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 chuẩnstd(shape(D,)) trên từng cột của tậpX_train. - Với những cột có
std == 0, gánstd = 1.0để 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_processedcó bị chuẩn hóa dựa trên chính thống kê củaraw_testhay không. - Nếu trung bình của từng cột trong
test_processedxấp xỉ 0 (|mean| < 10-7) và độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 (|std - 1.0| < 10-7), trong khiraw_testcó phân phối khácraw_train, trả vềTrue(phát hiện có rò rỉ dữ liệu). Dùng ngưỡng tuyệt đối, tương đươngrtol=0; ngược lại trả vềFalse.
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:
passInput
- 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 kiểudict[str, np.ndarray]theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định. - Hàm
apply_scaler_transform: Trả về kết quả kiểunp.ndarraytheo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định. - Hàm
detect_leakage: Trả về kết quả kiểubooltheo 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
FalseGiải 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
TrueGiải 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.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
