From f0d43204ce503c6c819b839a944061af7660e484 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: AnikeevAnA Date: Sat, 18 Oct 2025 10:57:34 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=98=D0=B7=D0=BC=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D0=BB(?= =?UTF-8?q?=D0=B0)=20=D0=BD=D0=B0=20'labworks/LW2/LW2=5Fvariant2.md'?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- labworks/LW2/LW2_variant2.md | 84 +----------------------------------- 1 file changed, 2 insertions(+), 82 deletions(-) diff --git a/labworks/LW2/LW2_variant2.md b/labworks/LW2/LW2_variant2.md index ecbd7b8..a848fa2 100644 --- a/labworks/LW2/LW2_variant2.md +++ b/labworks/LW2/LW2_variant2.md @@ -711,86 +711,6 @@ AE2 обнаружил аномалий: 0.0 из 4 ### Пункт №9. Применение автокодировщиков к тестовым данным. -```python -print("="*70) -print("ПРИМЕНЕНИЕ AE1 И AE2 К ТЕСТОВЫМ ДАННЫМ") -print("="*70) - -data_test = np.loadtxt('data_test.txt', dtype=float) -print(f"Загружена тестовая выборка: {len(data_test)} точек") - -print("\nТЕСТОВЫЕ ТОЧКИ:") -for i, point in enumerate(data_test): - print(f" Точка {i+1}: [{point[0]:.3f}, {point[1]:.3f}]") - -print("\n" + "="*50) -print("ПРИМЕНЕНИЕ AE1 К ТЕСТОВЫМ ДАННЫМ") -print("="*50) - -predicted_labels1, ire1 = lib.predict_ae(ae1_trained, data_test, IREth1) - -print("РЕЗУЛЬТАТЫ AE1:") -print("Точка | Координаты | IRE | Порог | Статус") -print("-" * 55) -for i in range(len(data_test)): - ire_val = ire1[i][0] if len(ire1.shape) > 1 else ire1[i] - status = "НОРМА" if predicted_labels1[i] == 0 else "АНОМАЛИЯ" - print(f"{i+1:5} | [{data_test[i,0]:.3f}, {data_test[i,1]:.3f}] | {ire_val:.4f} | {IREth1:.4f} | {status}") - -lib.ire_plot('test', ire1, IREth1, 'AE1') - -print("\n" + "="*50) -print("ПРИМЕНЕНИЕ AE2 К ТЕСТОВЫМ ДАННЫМ") -print("="*50) - -predicted_labels2, ire2 = lib.predict_ae(ae2_trained, data_test, IREth2) - -print("РЕЗУЛЬТАТЫ AE2:") -print("Точка | Координаты | IRE | Порог | Статус") -print("-" * 55) -for i in range(len(data_test)): - ire_val = ire2[i][0] if len(ire2.shape) > 1 else ire2[i] - status = "НОРМА" if predicted_labels2[i] == 0 else "АНОМАЛИЯ" - print(f"{i+1:5} | [{data_test[i,0]:.3f}, {data_test[i,1]:.3f}] | {ire_val:.4f} | {IREth2:.4f} | {status}") - -lib.ire_plot('test', ire2, IREth2, 'AE2') - -lib.plot2in1_anomaly(data, xx, yy, Z1, Z2, data_test) -``` - -**Результат выполнения:** -``` -Загружена тестовая выборка: 4 точек - -ТЕСТОВЫЕ ТОЧКИ: - Точка 1: [5.030, 5.002] - Точка 2: [5.002, 5.030] - Точка 3: [5.025, 5.008] - Точка 4: [5.018, 5.012] - -РЕЗУЛЬТАТЫ AE1: -Точка | Координаты | IRE | Порог | Статус -------------------------------------------------------- - 1 | [5.030, 5.002] | 0.0300 | 0.0679 | НОРМА - 2 | [5.002, 5.030] | 0.0200 | 0.0679 | НОРМА - 3 | [5.025, 5.008] | 0.0200 | 0.0679 | НОРМА - 4 | [5.018, 5.012] | 0.0100 | 0.0679 | НОРМА - -РЕЗУЛЬТАТЫ AE2: -Точка | Координаты | IRE | Порог | Статус -------------------------------------------------------- - 1 | [5.030, 5.002] | 0.0200 | 0.0603 | НОРМА - 2 | [5.002, 5.030] | 0.0200 | 0.0603 | НОРМА - 3 | [5.025, 5.008] | 0.0100 | 0.0603 | НОРМА - 4 | [5.018, 5.012] | 0.0100 | 0.0603 | НОРМА -``` - -![Результаты тестирования](11.png) -![Результаты тестирования](12.png) -![Результаты тестирования](13.png) - -### Пункт №10. Применение автокодировщиков к тестовым данным. - ```python print("="*70) print("ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ОБУЧАЮЩЕЙ И ТЕСТОВОЙ ВЫБОРКИ") @@ -899,14 +819,14 @@ print("- out/comparison_visualization.png") ![Результаты тестирования](15.png) -### Пункт №11. ТАБЛ. 1 РЕЗУЛЬТАТЫ ЗАДАНИЯ №1 +### Пункт №10. ТАБЛ. 1 РЕЗУЛЬТАТЫ ЗАДАНИЯ №1 | Модель | Количество скрытых слоев | Количество нейронов в скрытых слоях | Количество эпох обучения | Ошибка MSE_stop | Порог ошибки реконструкции | Значение показателя Excess | Значение показателя Approx | Количество обнаруженных аномалий | |--------|--------------------------|-------------------------------------|--------------------------|-----------------|----------------------------|----------------------------|----------------------------|-----------------------------------| | AE1 | 1 | [1] | ~700 | 0.009176 | 0.067896 | 0.0000 | 0.009176 | 0 | | AE2 | 5 | [3, 2, 1, 2, 3] | ~4600 | 0.004918 | 0.060338 | 0.0000 | 0.004918 | 0 | -### Пункт №12. Выводы. +### Пункт №11. Выводы. **Вывод:** ```