19/25機器學習算法在故障預測中的應用第一部分故障預測中的機器學習算法概述 2第二部分故障模式識別的算法選擇 4第三部分數據預處理在故障預測中的作用 6第四部分模型評估與選擇 8第五部分故障診斷中的機器學習應用 10第六部分機器學習算法在預測中的優化策略 12第七部分故障預測中的機器學習算法評估 16第八部分工業環境中的機器學習算法應用案例 19

第一部分故障預測中的機器學習算法概述關鍵詞關鍵要點主題名稱：監督學習算法

1.利用標記數據訓練模型，預測未來故障事件。

2.常見算法包括logistic回歸、支持向量機和決策樹。

3.優點是算法易于理解和實現，對訓練數據的依賴性較低。

主題名稱：無監督學習算法

故障預測中的機器學習算法概述

故障預測是維護工業和服務業系統中至關重要的任務，它可以最大程度地減少意外停機，降低成本并提高安全性。機器學習（ML）算法在故障預測中發揮著越來越重要的作用，因為它們能夠處理復雜的數據集并從歷史數據中學習模式。

監督式學習算法

*回歸算法：用于預測連續變量（例如，設備溫度）。常用的回歸算法包括線性回歸、多項式回歸和支持向量回歸。

*分類算法：用于預測離散變量（例如，故障或正常操作）。常見的分類算法包括邏輯回歸、決策樹和支持向量機。

無監督式學習算法

*聚類算法：用于識別數據集中具有相似特征的組（例如，具有相似故障模式的設備）。常用的聚類算法包括k-均值聚類、層次聚類和密度聚類。

*異常檢測算法：用于識別與正常操作模式顯著不同的數據點（例如，可能指示故障的傳感器讀數）。常用的異常檢測算法包括孤立森林、局部異常因子檢測和自編碼器。

半監督式學習算法

*自訓練算法：從少量標記數據和大量未標記數據中學習。自訓練算法通過迭代地將高置信度的預測添加到標記數據集中來工作。

*主動學習算法：通過查詢人工專家選擇要標記的數據點來提高標記效率。主動學習算法專注于標記對模型最具信息量的數據。

時間序列分析算法

*時間序列預測算法：用于預測隨著時間的推移而變化的變量（例如，設備振動）。常用的時間序列預測算法包括滑動平均、指數平滑和長短期記憶網絡。

*異常檢測算法：用于檢測時間序列數據中的異常事件（例如，故障跡象）。常用的異常檢測算法包括滑動窗口、局部異常因子檢測和霍夫林邊界。

機器學習管道

故障預測中的機器學習管道通常包括以下步驟：

1.數據收集和預處理：收集相關數據并將其轉換為可用于機器學習的格式。

2.特征工程：對數據進行轉換和提取有意義的特征。

3.模型選擇：根據任務和數據類型選擇合適的機器學習算法。

4.模型訓練：使用訓練集訓練機器學習模型。

5.模型評估：使用驗證集評估模型的性能。

6.模型部署：將訓練有素的模型部署到生產環境。

7.模型監控和維護：監控模型的性能并根據需要進行重新訓練。

通過利用這些算法和技術，機器學習可以顯著提高故障預測的準確性和效率，從而幫助組織降低成本，提高安全性并優化其運營。第二部分故障模式識別的算法選擇關鍵詞關鍵要點主題名稱：時間序列分析

*時間序列數據建模：使用LSTM（長短期記憶）網絡或GRU（門控循環單元）等遞歸神經網絡（RNN）來捕獲序列依賴關系。

*異常檢測：采用統計方法（如統計過程控制）或機器學習算法（如孤立森林）來檢測與訓練數據不同的異常時間序列模式。

主題名稱：監督學習

故障模式識別的算法選擇

故障模式識別算法的選擇對于機器學習在故障預測中的應用至關重要。選擇合適的算法可以顯著提高預測準確性，縮短故障檢測時間，降低維護成本。以下是一些用于故障模式識別最常用的算法：

1.決策樹

決策樹通過根據特征值對數據進行遞歸劃分來構建決策邊界。它們簡單易懂，并且可以處理高維數據。決策樹算法包括：

*ID3（迭代二叉分割）

*C4.5（ID3的擴展，處理連續和缺失值）

*CART（分類與回歸樹，支持回歸任務）

2.隨機森林

隨機森林是一個集成學習算法，由多個決策樹組成。它通過隨機抽樣訓練數據和特征來創建多樣化的決策樹集合。隨機森林具有較高的魯棒性和準確性，并且可以處理大規模數據集。

3.支持向量機（SVM）

SVM是監督學習算法，用于分類和回歸任務。它通過找到數據集中不同類之間最佳分隔超平面的方式工作。SVM算法包括：

*線性SVM

*非線性SVM（使用核函數映射數據到高維空間）

4.神經網絡

神經網絡是一類受生物神經元啟發的機器學習模型。它們具有強大的特征學習能力，可以處理復雜非線性數據。神經網絡算法包括：

*前饋神經網絡

*卷積神經網絡（CNN，適用于圖像和時間序列數據）

*循環神經網絡（RNN，適用于處理序列數據）

5.K最近鄰(KNN)

KNN是一種非參數算法，通過將新數據點與訓練集中K個最相似的數據點進行比較來進行分類或回歸。KNN算法簡單且易于實現，但它對異常值敏感且可能需要大量的訓練數據。

算法選擇因素

選擇故障模式識別算法時，應考慮以下因素：

*數據類型：算法是否適用于標稱、連續或圖像等數據類型。

*數據量：算法是否可以有效處理大規模數據集。

*特征數：算法是否能夠處理高維數據。

*非線性度：算法是否能夠建模非線性關系。

*實時性：算法是否可以快速做出預測。

*解釋性：算法是否可以解釋其預測結果。

*計算成本：算法的訓練和預測成本。

通過仔細考慮這些因素，可以選擇最適合特定故障預測任務的算法。第三部分數據預處理在故障預測中的作用數據預處理在故障預測中的作用

數據預處理是故障預測中至關重要的步驟，它可以顯著提高算法的性能和預測精度。以下是數據預處理在故障預測中的主要作用：

數據清理

*缺失值處理：缺失值是故障預測中的常見問題。數據預處理可以識別并處理缺失值，例如使用平均值、中位值或最近鄰插值來填補缺失數據。

*異常值處理：異常值是與數據集其余部分顯著不同的數據點。異常值會扭曲算法的學習過程，因此需要通過數據預處理將其識別并移除或轉換。

數據變換

*特征縮放：特征縮放將不同的特征縮放到相同范圍，使算法能夠更有效地學習特征之間的關系。

*歸一化：歸一化將特征值映射到特定范圍（例如[0,1]或[-1,1]），進一步提高了算法的性能。

*對數變換：對數變換用于處理分布呈右偏或左偏的數據，使其分布更接近正態分布。

特征工程

*特征選擇：特征選擇是識別和選擇對故障預測任務最相關的特征的過程。它可以減少計算復雜度并提高預測精度。

*特征創建：特征創建是指從原始特征派生新特征的過程。新特征可以捕獲數據的隱藏模式并增強算法的學習能力。

*維度規約：維度規約技術，例如主成分分析(PCA)和奇異值分解(SVD)，用于減少特征的數量，同時保持數據集中的大部分信息。

數據增強

*過采樣：過采樣技術用于增加故障數據點的數量，解決故障數據不足問題。

*欠采樣：欠采樣技術用于減少正常數據點的數量，平衡數據集，尤其是在正常數據點大幅超過故障數據點的情況下。

*合成數據：合成數據技術生成人工故障數據點，進一步增加故障數據量。

好處

有效的數據預處理可以帶來以下好處：

*提高算法的學習速度和精度

*減少過擬合和欠擬合

*提高模型的魯棒性和泛化能力

*加快故障預測過程

*增強算法對數據集變化的適應性

結論

數據預處理是故障預測中不可或缺的步驟。通過清理數據、執行數據變換、創建有意義的特征、應用數據增強技術，數據預處理可以顯著提高機器學習算法的性能，從而提高故障預測的準確性。第四部分模型評估與選擇關鍵詞關鍵要點模型評估

1.模型評估指標：包括精度、召回率、F1得分、ROC曲線下方的面積等，用于衡量模型的性能。

2.評估數據集：分為訓練集和測試集，分別用于模型訓練和評估，以避免過擬合。

3.交叉驗證：一種評估模型的統計方法，將數據集隨機劃分為多個子集，依次使用其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，多次重復評估過程以減少隨機誤差的影響。

模型選擇

模型評估與選擇

在機器學習故障預測中，模型評估和選擇是至關重要的步驟，以確保模型的準確性和可靠性。

評估指標

評估模型性能的指標包括：

準確率（Acc）：預測正確實例的比率。

精確率（Pre）：預測為正例的實例中實際為正例的比率。

召回率（Rec）：實際為正例的實例中預測為正例的比率。

F1得分：精確率和召回率的調和平均值。

AUC-ROC：受試者工作特征曲線的面積下方的面積。

選擇標準

選擇最佳模型的標準取決于故障預測的具體目標和應用場景。常見標準包括：

準確率：適用于故障預測的準確性至關重要。

F1得分：平衡了精確率和召回率，既考慮了預測的準確性，也考慮了全面性。

AUC-ROC：提供了模型預測疾病概率的能力。

交叉驗證：通過將數據集劃分為訓練集和驗證集，可以評估模型在真實場景中的泛化能力。

模型選擇方法

網格搜索：一種窮舉搜索算法，在規定的參數范圍內系統地評估模型性能。

貝葉斯優化：一種概率方法，通過迭代優化來找到最優參數組合。

遺傳算法：一種模擬自然選擇的算法，通過交叉和突變來生成新一代模型。

具體應用

在故障預測中，模型評估和選擇可以幫助選擇最適合特定故障類型和應用場景的模型。例如：

旋轉機械故障預測：通常使用準確率或F1得分作為評估指標。網格搜索可用于優化模型參數。

電力系統故障預測：AUC-ROC通常用于評估模型的分類能力。交叉驗證可用于評估模型的泛化能力。

網絡故障預測：精確率和召回率是重要的評估指標。貝葉斯優化可用于選擇最佳模型參數。

總結

模型評估和選擇是機器學習故障預測中不可或缺的步驟。通過選擇合適的評估指標和模型選擇方法，可以確定最適合特定應用場景的故障預測模型，從而提高故障預測的準確性、可靠性和可解釋性。第五部分故障診斷中的機器學習應用故障診斷中的機器學習應用

故障診斷是工業領域的關鍵任務，旨在識別設備或系統中的故障，以便及時采取糾正措施，避免進一步損壞或停機。機器學習(ML)算法在故障診斷中發揮著至關重要的作用，能夠從歷史數據中識別模式和趨勢，并做出準確的預測。

監督式學習：

*分類算法：用于將故障分類為不同類別，例如故障類型或嚴重性級別。常見算法包括決策樹、支持向量機和隨機森林。

*回歸算法：用于預測故障的剩余使用壽命(RUL)或故障發生的概率。常用算法包括線性回歸、Lasso回歸和ElasticNet回歸。

無監督式學習：

*聚類算法：用于將故障數據分組為相似的簇，以便識別故障模式和潛在的根本原因。流行的算法包括k-Means、層次聚類和密度聚類。

*異常檢測算法：用于檢測與正常操作模式顯著不同的故障數據點。常用算法包括局部離群因子(LOF)、隔離森林和異常值檢測聚類(ODAC)。

故障診斷中的機器學習應用示例：

*航空發動機故障診斷：ML算法用于分析傳感器數據，預測發動機故障并估計RUL，從而優化維護計劃。

*風力渦輪機故障診斷：ML模型用于監測渦輪機組件，檢測異常并預測故障，以避免停機和昂貴的維修。

*汽車故障診斷：ML算法應用于車輛傳感器數據，診斷故障并提供實時警報，提高駕駛員安全性并減少維修成本。

*制造設備故障診斷：ML模型用于分析機器數據，預測故障并優化維護調度，提高生產效率和降低成本。

機器學習在故障診斷中的優勢：

*自動化和實時性：ML算法能夠自動化故障診斷過程，提供實時警報，快速響應故障。

*準確性和可靠性：ML模型通過從大量歷史數據學習，可以做出高度準確和可靠的故障預測。

*成本效益：ML算法可以顯著降低故障診斷成本，通過減少停機時間和維護成本，提高生產力。

*預測性維護：ML算法能夠預測故障，支持預測性維護策略，從而避免故障發生并最大限度延長設備使用壽命。

挑戰和未來發展方向：

*數據質量和可用性：故障診斷ML模型的準確性取決于高質量和足夠的數據。

*算法選擇和模型優化：選擇正確的ML算法和優化模型參數至關重要，以實現最佳的故障診斷性能。

*解釋性和可解釋性：ML算法的復雜性可能使其難以解釋其決策，限制其在故障診斷中的部署。

*實時性和部署：實時部署ML模型對于故障診斷至關重要，需要考慮低延遲和計算資源約束。

未來，故障診斷中的ML應用預計將進一步發展，重點關注以下領域：

*解釋性機器學習：開發可解釋的ML模型，提高決策透明度和可信度。

*邊緣計算和物聯網：在邊緣設備上部署ML模型，實現實時故障診斷，減少延遲和數據傳輸成本。

*多模態學習：利用多種數據源（如傳感器數據、文本日志和圖像）的ML模型，提高故障診斷的準確性和全面性。

*自適應和持續學習：開發自適應ML模型，隨著時間的推移更新和改進故障診斷性能，應對不斷變化的操作條件和故障模式。第六部分機器學習算法在預測中的優化策略關鍵詞關鍵要點特征工程

1.特征選擇：識別和選擇最有預測力的特征，減少維度并提高模型效率。

2.特征轉換：將原始特征轉換為更具預測性的形式，例如一階差分或對數變換。

3.特征衍生：創建新特征，利用原始特征的組合和交互信息增強預測能力。

模型選擇

1.模型評估指標：根據預測任務選擇合適的評估指標，例如準確度、精度和召回率。

2.模型比較：評估不同模型的性能，并根據評估結果選擇最優模型。

3.超參數優化：調整模型超參數，例如學習率和正則化參數，以優化其預測能力。

集成學習

1.集成模型：將多個模型組合起來形成集成模型，提高預測準確性。

2.模型多樣性：通過使用不同訓練數據集、特征子集或算法來確保集成模型具有多樣性。

3.預測融合：使用加權平均或投票等技術融合集成模型的預測結果，增強預測魯棒性。

時間序列預測

1.時序數據建模：利用自回歸集成移動平均（ARIMA）或長短期記憶（LSTM）等時間序列模型捕獲數據中的時序依賴性。

2.季節性調整：去除數據中的季節性影響，提高預測準確性。

3.異常值處理：識別和處理時間序列中的異常值，以避免對預測的干擾。

多目標優化

1.多目標函數：定義多個預測目標，例如故障預測的準確性和魯棒性。

2.帕累托最優：找到一組非支配解，即在不犧牲任何目標的情況下，無法改進其中任何一個目標。

3.決策變量優化：使用優化算法，例如遺傳算法或粒子群優化，優化模型參數以實現多目標優化。

生成模型

1.分布學習：學習故障數據的分布，生成新的故障樣本以增強訓練數據集。

2.異常檢測：使用生成模型識別與訓練數據分布顯著不同的數據點，作為潛在故障的早期預警信號。

3.預測不確定性：量化模型預測的不確定性，為決策提供額外的見解。機器學習算法在故障預測中的優化策略

為了增強機器學習算法在故障預測中的性能，各種優化策略已被研究和應用。這些策略側重于提高預測準確性、提高效率和增強模型魯棒性。

#數據預處理優化

*特征工程：確定和選擇故障預測中重要的特征，并應用技術（如歸一化、離散化和降維）來增強特征的可辨別性。

*數據清理：處理缺失值、異常值和冗余數據，以確保訓練數據的質量和完整性。

*數據增強：生成合成數據或應用過采樣/欠采樣技術，以解決類不平衡問題和增強模型的魯棒性。

#模型選擇和超參數優化

*模型選擇：評估和選擇適合故障預測任務的機器學習算法，例如支持向量機、決策樹、隨機森林和神經網絡。

*超參數調優：使用交叉驗證或網格搜索等技術，優化機器學習算法的超參數（如正則化系數、學習率和深度），以提高預測性能。

*集成學習：結合多個機器學習模型的預測，以產生更準確和魯棒的預測結果。

#算法改進

*集成方法：利用集成方法，如袋裝、提升和隨機森林，增強機器學習算法的預測穩定性和準確性。

*特征權重：分配不同特征不同的權重，以強調其對故障預測的重要性。

*遷移學習：應用在其他故障預測任務上訓練的預訓練模型，以加快學習過程并提高預測性能。

#故障模式識別

*基于規則的方法：開發基于專家知識或經驗的規則，以識別不同的故障模式。

*基于模型的方法：使用機器學習算法對歷史故障數據進行建模，并識別經常發生的故障模式。

*故障樹分析：使用故障樹分析來系統地識別和分析潛在的故障模式和故障原因。

#模型實時監控和維護

*模型部署：將訓練好的機器學習模型部署到生產環境中，以進行故障實時預測。

*模型監控：定期監控模型的性能，以檢測性能下降或數據漂移。

*模型更新：當檢測到模型性能下降或數據漂移時，重新訓練或微調模型以保持預測準確性。

#增強模型魯棒性

*交叉驗證：使用交叉驗證技術評估模型的泛化能力和魯棒性，并防止過擬合。

*正則化：應用正則化技術（如L1或L2正則化）以防止模型過擬合和增強其泛化能力。

*對抗性訓練：引入對抗性樣本來訓練模型，使其對噪聲和干擾更加魯棒。

#應用領域

機器學習算法在故障預測中的優化策略已被廣泛應用于各個領域，包括：

*工業設備監測

*制造質量控制

*電力系統故障診斷

*交通運輸安全

*醫療診斷第七部分故障預測中的機器學習算法評估故障預測中的機器學習算法評估

機器學習算法在故障預測中的評估對于確保算法的有效性和可靠性至關重要。以下是用于評估故障預測算法的常見指標和方法：

1.性能指標

1.1.精度(Accuracy)

精度度量算法正確預測所有實例的比例。它被定義為：

```

精度=正確預測/總實例數

```

1.2.召回率(Recall)

召回率度量算法正確預測正例的比例。它被定義為：

```

召回率=正確預測的正例/總正例數

```

1.3.精確率(Precision)

精確率度量算法預測為正例的實例中，實際為正例的比例。它被定義為：

```

精確率=正確預測的正例/預測為正例的實例數

```

1.4.F1分數

F1分數結合了召回率和精確率，提供了一個平衡的指標。它被定義為：

```

F1分數=2*召回率*精確率/(召回率+精確率)

```

1.5.受試者工作曲線(ROC)

ROC曲線繪制真陽性率(TPR)與假陽性率(FPR)之間的曲線。TPR是實際正例中預測為正例的比例，FPR是實際負例中預測為正例的比例。ROC曲線下方的面積(AUC)提供了算法區分正例和負例的能力的度量。

1.6.混淆矩陣

混淆矩陣是一個表格，顯示了算法的預測與實際標簽之間的比較結果。它可以幫助識別算法的優勢和劣勢，例如：

*真陽性(TP)：預測為正例且實際為正例

*真陰性(TN)：預測為負例且實際為負例

*假陽性(FP)：預測為正例但實際為負例

*假陰性(FN)：預測為負例但實際為正例

2.評估方法

2.1.訓練集和測試集

數據通常被分成訓練集和測試集。訓練集用于訓練算法，而測試集用于評估算法的性能。這種方法有助于防止過擬合，即算法在訓練集上表現良好，但在新數據上表現不佳。

2.2.交叉驗證

交叉驗證是一種評估方法，它通過多次訓練和測試算法來估計算法的性能。它有助于減少估計偏差，并提供對算法性能的更可靠評估。

2.3.留出法

留出法是一種評估方法，它使用訓練集的一部分作為驗證集來調整算法超參數。這有助于防止過擬合，并提高算法在測試集上的性能。

2.4.異常值檢測

在故障預測中，異常值通常與故障相關。機器學習算法可以用于檢測異常值，并將其用作故障預測的輸入特征。常見的異常值檢測算法包括：

*k-最近鄰(k-NN)：識別與大多數其他實例不同的實例。

*孤立森林：識別與大多數其他實例隔離的實例。

*局部異常因子(LOF)：識別與附近鄰居相比異常的實例。

3.故障預測算法評估的其他方面

除了性能指標和評估方法外，在評估故障預測算法時還需要考慮以下其他方面：

*計算時間：算法的訓練和預測時間。

*可解釋性：算法預測背后的原因。

*魯棒性：算法對噪聲和異常值數據的敏感性。

*可擴展性：算法在處理大數據集時的能力。

通過仔細評估這些方面，可以確定故障預測中最合適的機器學習算法，并為預測和故障識別提供可靠的基礎。第八部分工業環境中的機器學習算法應用案例關鍵詞關鍵要點主題名稱：故障根源識別

1.利用無監督機器學習算法，如聚類和異常檢測，識別異常數據模式和故障根源。

2.通過使用監督機器學習算法，如決策樹和支持向量機，將歷史故障數據與特定變量關聯起來，以確定故障觸發點。

3.結合領域知識和工程專長，驗證算法結果，確保針對特定故障模式的準確預測。

主題名稱：預測性維護

工業環境中的機器學習算法應用案例

設備故障預測

*傳感器數據分析：利用安裝在設備上的傳感器收集的數據（例如振動、溫度、電流），訓練機器學習算法識別故障模式。

*故障模式識別：算法通過分析傳感器數據中的異常模式來檢測故障，實現早期預警，避免設備停機。

預測性維護

*維護計劃優化：機器學習算法可以根據設備的狀態數據和歷史維護記錄，優化維護計劃，預測故障發生的可能性，并在故障發生前進行計劃性維護。

*故障嚴重性預測：算法還可以評估故障的嚴重程度，幫助維護工程師優先解決最緊急的問題，提高維護效率。

質量控制

*產品缺陷檢測：使用機器學習算法分析生產過程中的圖像或傳感器數據，識別產品缺陷，提高產品質量。

*工藝參數優化：算法可以優化生產工藝參數，如溫度、壓力和流量，以提高產品質量和產量。

能耗優化

*能耗預測：機器學習算法可以利用歷史能耗數據和環境因素（如天氣和季節）預測未來的能耗，幫助企業實施能效措施。

*能源管理策略優化：算法可以通過分析能耗模式，優化能源管理策略，降低能耗成本。

安全管理

*安全事件檢測：機器學習算法可以分析安全相關數據（例如視頻、傳感器數據和警報），檢測安全事件，提高響應效率。

*風險評估：算法可以根據歷史安全事件數據，評估安全風險，識別高風險區域和活動，制定有針對性的安全預防措施。

案例研究

案例1：軸承故障預測

一家制造業公司使用傳感器數據訓練機器學習算法預測軸承故障。算法分析了振動和溫度數據，識別出故障模式，并提前發出預警，使工程師能夠在軸承完全失效前更換。此舉減少了設備停機時間，提高了生產效率。

案例2：預測性維護計劃優化

一家公用事業公司利用機器學習算法優化變電站維護計劃。算法分析了設備狀態數據和歷史維護記錄，預測了故障發生的可能性，并制定了針對性的維護計劃。優化后的計劃減少了預防性維護任務的數量，同時確保了設備的可靠性，降低了維護成本。

案例3：產品缺陷檢測

一家電子產品制造商使用機器學習算法分析裝配線上的圖像數據，檢測產品缺陷。算法識別了細微的缺陷，例如劃痕、凹痕和松散的連接，提高了產品質量，減少了召回成本。

案例4：能耗優化

一家食品加工廠使用機器學習算法預測能源需求。算法分析了歷史能耗數據、天氣預報和生產計劃，預測了未來的能耗，并推薦了節能措施。這些措施包括優化溫度控制、調整照明水平和優化生產計劃，有效降低了能耗成本。

案例5：安全事件檢測

一家石油化工公司使用機器學習算法分析安全攝像頭和傳感器數據，檢測安全事件。算法識別了可疑行為、安全違規和緊急情況，并發出警報，使安全人員能夠迅速做出反應。此舉提高了安全事件的檢測效率，降低了事故風險。關鍵詞關鍵要點【數據預處理在故障預測中的作用】

關鍵詞關鍵要點故障診斷中的機器學習應用

主題名稱：故障預測方法

關鍵要點：

1.監督學習：利用有標簽的數據訓練模型，將傳感器數據映射到故障標簽。

2.非監督學習：分析傳感器數據中的模式和異常，識別潛在故障。

3.半監督學習：結合有標簽和無標簽數據，提高預測準確性。

主題名稱：特征選擇方法

關鍵要點：

1.過濾方法：根據統計度量或信息增益等指標選擇具有區分度的特征。

2.包裝方法：基于模型評估，迭代式地選擇最佳特征集。

3.嵌入式方法：在模型訓練過程中學習最相關的特征。

主題名稱：模型評估指標

關鍵要點：

1.精度：正確預測故障的比例。

2.召回率：識別所有故障的比例。

3.F1分數：精度和