CNN-LSTM不平衡数据故障诊断

针对CNN-LSTM模型在不平衡数据故障诊断中的应用，可以采用以下方法：
1. 数据增强：对于少数类别的样本进行数据增强，如旋转、翻转、缩放等，以增加数据量，提高模型的泛化能力。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest')

2. 类别权重调整：通过设置类别权重，使得模型更加关注少数类别的样本，从而提高模型的召回率。

from sklearn.utils import class_weight

class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced',
                                                  np.unique(y_train),
                                                  y_train)
model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weights)

3. 过采样和欠采样：通过过采样或欠采样的方式平衡数据集，以提高模型的性能。

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)