西安交通大学轴承数据集用python 做寿命预测代码

要用Python实现西安交通大学轴承数据集的寿命预测代码，首先需要加载数据集并进行数据预处理。可以使用Python中的Pandas库来读取和处理数据，以及使用Scikit-learn库来进行机器学习建模。

步骤如下：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 加载数据集：

data = pd.read_csv("轴承数据集.csv")

3. 数据预处理：
将数据集分为特征（X）和目标变量（y）。

X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

4. 划分训练集和测试集：
将数据集分为训练集和测试集，一般将80%的数据作为训练数据，20%的数据作为测试数据。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 构建线性回归模型：
使用线性回归模型进行寿命预测。

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

6. 预测寿命：
使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。

y_pred = regressor.predict(X_test)

7. 模型评估：
可以使用均方误差（Mean Squared Error）等指标来评估预测结果与真实值之间的差异程度。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

以上就是使用Python实现西安交通大学轴承数据集的寿命预测代码的步骤。实际应用中，可以根据具体情况选择合适的机器学习模型，并进行参数调优等后续处理，以提高预测准确性。