y_source_class = ... # Your classification labels 这里应该是什么样的数据 （轴承寿命预测的） 举个例子

在轴承寿命预测的上下文中，`y_source_class` 应该是指源域（即用于训练的数据集）中的分类标签。这些分类标签通常用来标识数据所属的不同阶段或状态，比如轴承的正常运行阶段、早期退化阶段、中期退化阶段和晚期退化阶段。

### 示例数据

假设我们有一个轴承的全寿命周期数据，并将其划分为10个阶段，每个阶段用1到10的数字表示。以下是 `y_source_class` 的一个具体例子：

y_source_class = [
    1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 
    7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 
    3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 10, 
    10, 10
]

在这个例子中，`y_source_class` 列表中的每一个元素都代表了一个样本的分类标签。例如，前四个样本属于第1阶段，接下来的三个样本属于第2阶段，以此类推。

### 解释

- **1**：表示轴承处于正常的运行状态。
- **2**：表示轴承进入早期退化阶段。
- **3**：表示轴承进入中期退化阶段。
- **4**：表示轴承进入后期退化阶段。
- **...**
- **10**：表示轴承即将达到失效状态。

这些分类标签可以帮助模型更好地理解数据的时间序列特性，并在预测剩余使用寿命（RUL）时提供更多的信息。