生成可以预测轴承剩余使用寿命的代码

预测轴承剩余使用寿命是一个复杂的问题，需要使用一些机器学习算法和数据预处理技术。下面是一个简单的代码示例，仅供参考：

# 导入必要的库和模块
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv("bearing_dataset.csv")

# 数据预处理
X = data.drop(['Remaining Useful Life'], axis=1)
y = data['Remaining Useful Life']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 输出均方误差
print("Mean Squared Error:", mse)

上面的代码使用了线性回归模型进行预测，可以根据实际情况选择其他的机器学习算法进行预测。同时，需要注意的是，数据预处理对于预测结果的准确性有着很大的影响，需要根据具体数据进行合理的预处理。