帮我用python写一个如何对获得的1000个振动时域特征提取参数建立RUL图的列子
时间: 2023-05-11 13:02:07 浏览: 73
当您获得1000个振动时域特征提取参数时,您可以使用以下Python代码来建立RUL图:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设您已经将1000个振动时域特征提取参数存储在名为"features.csv"的CSV文件中
data = pd.read_csv("features.csv")
# 将数据集分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :]
test_data = data.iloc[800:, :]
# 从训练集中提取特征和目标值
train_features = train_data.iloc[:, :-1]
train_target = train_data.iloc[:, -1]
# 从测试集中提取特征和目标值
test_features = test_data.iloc[:, :-1]
test_target = test_data.iloc[:, -1]
# 使用线性回归模型拟合训练数据
model = LinearRegression()
model.fit(train_features, train_target)
# 使用模型预测测试数据的RUL
predicted_rul = model.predict(test_features)
# 将预测结果与实际结果进行比较
mse = np.mean((predicted_rul - test_target) ** 2)
print("均方误差:", mse)
```
这段代码将使用线性回归模型来预测测试数据的RUL,并计算预测结果与实际结果之间的均方误差。您可以根据需要修改代码来适应您的数据集和模型选择。