基于随机森林与XGBoost模型的机器故障关键因素分析
1.项目背景
在现代工业环境中，机器故障预测已成为提升生产效率和减少停机时间的关键因素，准确预测机器故障能够帮助企业制定预防性维护计划，降低维护成本，提高设备的使用寿命和生产线的连续性。通过深入分析影响机器故障的主要因素，可以帮助企业更好地理解机器运行状态，从而制定更有针对性的维护策略，提高整体生产效率和设备可靠性，本项目旨在探讨影响机器故障的关键因素，并通过建立随机森林模型和XGBoost模型进行故障预测，研究结果将为优化维护策略提供重要参考，有助于提升生产线的稳定性和企业的市场竞争力。
2.数据说明
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| footfall | 经过机器的人数或物体数量 |
| tempMode | 机器的温度模式或设置 |
| AQ | 机器附近的空气质量指数 |
| USS | 超声波传感器数据，表示接近度测量 |
| CS | 当前传感器读数，表示机器的电流使用情况 |
| VOC | 检测到的挥发性有机化合物水平 |
| RP | 机器部件的旋转位置或每分钟转数 |
| IP | 机器的输入压力 |
| Temperature | 机器的运行温度 |
| fail | 机器故障的二元指示器（1表示故障，0表示无故障） |
3.Python库导入及数据读取
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import spearmanr
from sklearn.model_selection import train_test_split
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,roc_curve, auc
data = pd.read_csv('D:\Desktop\商业数据分析案例\机器故障数据集\data.csv')
4.数据预览
查看数据维度:
(944, 10)
查看数据信息:
查看重复值： 1
在这个数据集中