自编码器可以用于异常值检测的一个常见方法是使用重构误差。具体地，你可以将自编码器训练用于将输入数据重新构造出来。然后，对于给定的输入数据，你可以将其传递到自编码器中并计算其重构误差。如果重构误差很大，那么这个输入数据可能是异常值。
下面是一个可能的步骤：
- 准备数据：将输入数据分成特征和标签，其中特征是前7列，标签是最后一列。然后，将特征标准化，以便它们具有相似的尺度。
- 创建自编码器：使用keras或pytorch等框架来创建一个自编码器。自编码器的输入和输出应该具有相同的形状，也就是前7列特征的形状。
- 训练自编码器：将准备好的数据用于训练自编码器。自编码器应该在输入数据上拟合得很好，并尽可能地重构它们。为了达到这个目的，你可以使用均方误差损失函数，使得输入数据与自编码器的输出之间的差异最小化。
- 检测异常值：对于给定的输入数据，将其传递到训练好的自编码器中并计算其重构误差。如果重构误差超过一个给定的阈值，那么这个输入数据可能是异常值。
- 评估模型：使用测试数据集评估模型的性能。可以使用混淆矩阵、精度、召回率、F1分数等指标来评估模型的表现。可以根据这些指标来确定阈值。
需要注意的是，如果正常数据和异常数据在特征空间中具有不同的分布，那么这种方法可能无法有效地检测异常值。在这种情况下，可以考虑使用其他技术，例如支持向量机（SVM）、孤立森林（Isolation Forest）或局部异常因子（Local Outlier Factor）。
