随机森林做轴承故障诊断准确率约73%

博主“大雾的小屋”发布滚动轴承故障诊断系列第5篇，用随机森林搭建传统机器学习对照组：将每条1000×2的样本摊平成2000维特征，以n_estimators=50、max_depth=5等参数训练，classification_report显示整体准确率约0.73。 作者称树模型看不到波形结构，73%已是其表达能力上限，并以此衬托后续深度网络约95%的效果。该教程属于系列文章，深度网络的效果尚未在本篇中给出实测。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。