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承接 #70 特征工程：把特征向量喂给无监督异常评分模型，输出异常分数与预警决策。 PRD 5.3 ③ / 风险表明：一期数据门槛低，阈值+无监督上线，3 个月后转监督。 - model.py：ZScoreScorer（3σ 评分，支持恒定列/缺失值）+ ThresholdRule（分数阈值∪ FeatureSpec breach 决策，降低单指标误报）+ ImpurityForecaster（统一入口）+ evaluate_lead_time（提前量评估，对齐 PRD 提前≥30min）+ 零依赖 JSON 序列化。 - 与 #70 解耦：模型只依赖特征向量鸭子类型（values/timestamp），独立可测。 - tests/test_model.py：18 项单测（评分器/规则/端到端/提前量/序列化）全通过。 - _sanity_check_model.py：冒烟（正常段fit→异常段预警→提前量>0→序列化往返）。 误报率 ≤ 8% 由分数+breach 双判据与预热语义支撑。
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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""测试引导：把连字符目录挂载为可导入包（与 core 模块同款模式）。
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- ``templates/ti-cl4/impurity-forecast`` → 包名 ``impurity_forecast``。
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本模型零内核依赖（纯标准库），仅挂载自身包即可。
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"""
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import importlib.util
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import os
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import sys
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PKG_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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def _load_package(name: str, path: str) -> None:
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"""按文件路径完整加载一个包（执行其 __init__.py）。"""
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if name in sys.modules:
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return
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init_py = os.path.join(path, "__init__.py")
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spec = importlib.util.spec_from_file_location(
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name, init_py, submodule_search_locations=[path])
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module = importlib.util.module_from_spec(spec)
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sys.modules[name] = module
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spec.loader.exec_module(module)
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_load_package("impurity_forecast", PKG_DIR)
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