随机森林轴承故障诊断基线实测:准确率约 73%
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随机森林轴承故障诊断基线实测:准确率约 73%
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AI 综述
本篇教程用随机森林为滚动轴承故障诊断搭建对照组基线,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基线结果。作者称随机森林抓不住波形结构,73% 即为其表达能力上限,该基线用于衬托后续深度网络 95% 的准确率优势。
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最新进展11月2日 16:32
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报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月2日
- 博客园手把手教你: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。
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