手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断｜第 5 篇 · 随机森林实战：传统方法为什么也要做

本篇教程以随机森林构建滚动轴承故障诊断的对照组基线，将每条 1000×2 的信号样本摊平为 2000 维特征，整体准确率约 0.73。模型由 50 棵决策树投票集成，配以 max_depth=5 等参数控制过拟合，无需显卡几秒即可跑出可靠基线。随机森林抓不住波形结构，73% 即为其表达能力上限，该基线正是为了衬托后续深度网络 95% 的准确率优势。