8.7 KiB
Последняя Надежда Эпсилон-9: Протокол «К-Резонанс»
Ограничение по времени: 3.0 с
Ограничение по памяти: 512 МБ
Год 2142. Межзвездная колония на планете Эпсилон-9 столкнулась с невидимой смертью. Внешне безобидная флора планеты скрывает фатальную угрозу: питательный, спасающий от голода «Звездный Корень» и парализующая нервную систему «Теневая Лоза» визуально абсолютно неразличимы. Их выдают только биоэлектрические поля, которые сканируют наши харвестеры.
До вчерашнего дня наш Центральный ИИ «Тензор-Оракул» успешно классифицировал растения. Но аномальная вспышка на местной звезде сожгла серверные стойки. Библиотеки машинного обучения расплавились в цифровом небытии. Остался только аварийный терминал жизнеобеспечения. Он принимает исключительно базовый, первобытный диалект языка Python. Использовать оператор import категорически запрещено — модулей просто не существует. Голод неминуем. Склады забиты смертельно опасным неклассифицированным урожаем.
Командор колонии Лира врывается в ваш инженерный отсек. В её руках дымящийся кристалл памяти.
— Инженер! — кричит она, смахивая пепел с терминала. — Я вытащила из мертвых архивов чертежи древнего алгоритма K-Ближайших Соседей. Мы должны воссоздать его с нуля, иначе завтра колония вымрет. Слушай меня внимательно, я зачитаю спецификацию протокола прямо с поврежденных секторов, а ты пиши код!
Лира подключает кристалл к вашему монитору, и аварийное освещение окрашивает отсек в красный цвет.
— Для начала, харвестеры присылают нам сплошной текстовый мусор, — диктует Командор, глядя на бегущие строки. — Тебе нужно написать первую функцию parse_sensor_data(record). Она должна принимать сырую строку, где числа и класс разделены запятыми, и возвращать кортеж. Первым элементом в нем пойдет список чисел с плавающей точкой — это наши сырые признаки. Вторым — строка класса растения.
Она нервно стучит по экрану:
— Данные с сенсоров скачут! Чтобы алгоритм не сошел с ума от разницы в масштабах измерений, нам нужна калибровка. Создай функцию calculate_statistics(dataset). Прогони через нее размеченные данные и вычисли для каждого признака среднее арифметическое и стандартное отклонение.s Верни это как список словарей с ключами "mean" и "std". И помни, корень придется извлекать возведением в степень 0.5, у нас нет математических модулей!
— Как только получим статистическую базу, — продолжает Лира, — пиши normalize_features(features, stats). Каждый сырой признак растения нужно очистить от шума, вычтя среднее и разделив на стандартное отклонение. Эта функция должна брать список признаков и словарь статистики, а возвращать новый список идеальных, нормализованных чисел.
Свет в отсеке мигает. Система охлаждения воет на пределе возможностей.
— Теперь самое главное — геометрия выживания! Пиши ядро: euclidean_distance(vector_a, vector_b). Функция должна брать два нормализованных списка чисел и вычислять дистанцию между ними в многомерном пространстве. Просто верни одно число с плавающей точкой.
Лира выводит на экран голограмму базы данных:
— Когда мы умеем считать дистанцию, нам нужно найти сородичей. Функция find_k_nearest(train_set, test_point, k) должна прочесать историческую базу train_set и найти заданное число k самых близких соседей для неизвестного растения test_point. От тебя требуется вернуть только список их классов-строк.
— Но соседи могут расходиться во мнениях, — Лира хмурится. — Нам нужна логика большинства. Функция majority_vote(neighbors) примет этот список классов и вернет тот класс, который встречается чаще всего. Если будет ничья — система должна выжить, просто возвращай любой из лидирующих классов. Это и будет наш приговор.
Она тяжело вздыхает, опираясь на стол:
— Оберни этот поиск и голосование в единый боевой интерфейс predict_class(train_set, test_point, k). Ей мы будем скармливать базу и одно неизвестное растение, чтобы сразу получить итоговый класс-строку.
— Но прежде чем отправить харвестеры в поля и кормить людей, — голос Лиры дрожит, — мы обязаны проверить алгоритм на архивах. Напиши calculate_accuracy(predictions, true_labels). Сравни списки наших предсказаний с истинными классами на тестовом полигоне и верни долю правильных ответов от 0.0 до 1.0. Цена каждой ошибки — чья-то жизнь.
Лира кладет руку вам на плечо. В её глазах отражается код аварийного терминала:
— И наконец, Инженер... Великий Синтез. Финальная функция run_protocol(train_raw_lines, test_raw_lines, k). Она должна объединить весь пайплайн воедино. Сначала распарсить обе выборки. Затем вычислить статистику строго и только по обучающей базе, чтобы не было утечки данных из будущего. Потом нормализовать и обучающую, и тестовую выборки. Пройтись циклом и сделать предсказания для каждого растения в тесте. В самом конце функция должна вернуть словарь с двумя ключами: "accuracy" с итоговой точностью и "predictions" со списком всех предсказанных классов.
Терминал призывно мигает пустым курсором. Система охлаждения реактора издает последний предупреждающий гудок. Жизнь Эпсилон-9 зависит от чистоты вашего кода. Приступайте.