forecast = [[20, 15, 10, 45], [10, 25, 20, 55], [30, 40, 30, 100]] real = [[14, 9, 10, 33], [7, 15, 20, 42], [21, 24, 30, 75]] 预测和实际数据如上，请用蒙特卡洛搜索方法实现异常探查，异常规则可以自定义

好的，我可以为您提供一个基于蒙特卡洛搜索方法的异常探查代码。在这个例子中，我们将使用蒙特卡洛搜索方法来查找那些预测值与真实值之间存在显著差异的数据点。具体实现如下：

import numpy as np

# 定义异常规则，这里我们假设预测值比真实值大 20% 以上为异常
def is_anomaly(forecast, real):
    return np.abs((forecast - real) / real) > 0.2

# 定义蒙特卡洛搜索函数
def monte_carlo_search(forecast, real, n_iter=1000):
    n_samples, n_features = forecast.shape
    anomaly_count = np.zeros(n_samples)
    for i in range(n_iter):
        # 随机选择一个样本和一个特征
        sample_idx = np.random.randint(n_samples)
        feature_idx = np.random.randint(n_features)
        # 根据当前样本和特征计算预测值和真实值
        forecast_value = forecast[sample_idx, feature_idx]
        real_value = real[sample_idx, feature_idx]
        # 判断当前数据点是否异常
        if is_anomaly(forecast_value, real_value):
            anomaly_count[sample_idx] += 1
    # 返回异常数据点的索引
    return np.where(anomaly_count > n_iter * 0.1)[0]

# 使用蒙特卡洛搜索方法查找异常数据点
anomaly_idx = monte_carlo_search(np.array(forecast), np.array(real))
print(anomaly_idx)

在代码中，我们首先定义了一个异常规则函数 is_anomaly，该函数接收预测值和真实值作为输入，并返回一个布尔值，表示当前数据点是否异常。我们假设预测值比真实值大 20% 以上为异常。

然后，我们定义了一个蒙特卡洛搜索函数 monte_carlo_search，该函数接收预测值和真实值作为输入，并使用蒙特卡洛搜索方法查找异常数据点。在每一次迭代中，该函数会随机选择一个样本和一个特征，并根据当前样本和特征计算预测值和真实值。然后，该函数会使用 is_anomaly 函数判断当前数据点是否异常，并统计异常数据点的数量。最后，该函数会返回异常数据点的索引。

最后，我们使用预测值和真实值分别构造了一个 numpy 数组，并将其作为输入传递给 monte_carlo_search 函数。该函数会返回异常数据点的索引，我们可以将其输出即可。在这个例子中，我们假设异常数据点的比例不超过 10%，因此如果一个样本中超过 10% 的数据点被标记为异常，则认为该样本是异常的。