请举一个nonconformity classfication的应用例子

一个应用nonconformity classification的例子是在医疗领域中，使用nonconformity classification算法来检测医学图像中的异常情况。这种算法可以通过训练样本来学习正常情况下的图像特征，然后对新的图像进行分类，以检测是否存在异常情况。例如，可以使用nonconformity classification算法来检测乳腺X光片中的异常情况，以便及早发现患者是否患有乳腺癌。

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请举一个nonconformity classfication的应用例子并使用Python写出相关代码

一个应用nonconformity classification的例子是在网络安全领域中，使用nonconformity classification算法来检测网络流量中的异常情况。这种算法可以通过训练样本来学习正常情况下的网络流量特征，然后对新的网络流量进行分类，以检测是否存在异常情况。以下是使用Python实现的一个简单的nonconformity classification算法示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

class NonconformityClassifier:
    def __init__(self):
        self.nn = NearestNeighbors(n_neighbors=10)
    
    def fit(self, X):
        self.nn.fit(X)
    
    def predict(self, X):
        distances, indices = self.nn.kneighbors(X)
        nc_scores = np.mean(distances, axis=1)
        return nc_scores

上述代码中，我们使用sklearn库的Neighbors模块来实现最近邻算法，并计算每个样本的nonconformity score。在训练模型时，我们只需要调用fit方法并传入训练数据集X。在预测时，我们调用predict方法并传入新的数据集X，算法会返回一个nonconformity score列表，用于判断每个样本是否异常。

请用Python实现以下代码，请确保使用到的每一个库函数可以顺利运行：Use the first 100 rows as training data to construct 90%, 80%, 60% prediction intervals for waiting time for the remaining 172 data trough conformal prediction. Is your prediction correct 90%, 80%, 60% of the time? (Use any nonconformity measure you like.)

这个问题需要的库函数不明确，因此我会提供一种可能的Python实现，使用常用的数据科学和机器学习库函数。

首先，我们需要读取数据集并将其划分为训练集和测试集：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.5, random_state=42)

然后，我们需要定义一个非符合性度量，这里我们使用绝对误差作为度量：

def absolute_error(y_true, y_pred):
    return abs(y_true - y_pred)

接下来，我们使用训练集中的前100行数据来训练一个模型，并使用其余的数据来构造置信区间：

from nonconformist.cp import IcpClassifier
from nonconformist.nc import AbsErrorErrFunc
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(train_data[['X']], train_data[['Y']])

# 构造IcpClassifier
icp = IcpClassifier(model, AbsErrorErrFunc())

# 预测测试集的结果
X_test = test_data[['X']]
y_test = test_data[['Y']]
predictions = model.predict(X_test)

# 构造置信区间
interval90 = icp.predict_interval(X_test[:172], significance=0.1)
interval80 = icp.predict_interval(X_test[:172], significance=0.2)
interval60 = icp.predict_interval(X_test[:172], significance=0.4)

最后，我们可以计算预测的正确率：

# 计算是否预测正确
correct90 = 0
correct80 = 0
correct60 = 0
for i, (x, y, pred) in enumerate(zip(X_test[:172], y_test[:172], predictions[:172])):
    if y >= interval90[i][0] and y <= interval90[i][1]:
        correct90 += 1
    if y >= interval80[i][0] and y <= interval80[i][1]:
        correct80 += 1
    if y >= interval60[i][0] and y <= interval60[i][1]:
        correct60 += 1

# 计算正确率
accuracy90 = correct90 / 172
accuracy80 = correct80 / 172
accuracy60 = correct60 / 172

print('90% prediction interval accuracy:', accuracy90)
print('80% prediction interval accuracy:', accuracy80)
print('60% prediction interval accuracy:', accuracy60)

这个实现可能不是最优的，但它可以给你一个大致的思路。请注意，这个实现可能需要额外的库函数，你可以使用 pip 命令来安装它们。