pytorch框架孤立森林算法对齿轮箱多通道异常诊断代码

下面是一个使用 PyTorch 实现孤立森林算法来进行多通道齿轮箱异常诊断的代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们可以加载数据集并进行预处理：

# 加载数据集
data = pd.read_csv('gearbox_data.csv')

# 将标签列转换为二进制值
data['Status'] = np.where(data['Status']=='Normal', 0, 1)

# 将数据分为特征和标签
X = data.drop(['Status'], axis=1).values
y = data['Status'].values

# 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)

接下来，我们可以使用 `IsolationForest` 算法来训练模型：

# 训练 IsolationForest 模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

最后，我们可以计算模型的性能指标（如精度、召回率、F1 分数等）：

# 计算模型的性能指标
tp = np.sum((y_test == 1) & (y_pred == -1))
fp = np.sum((y_test == 0) & (y_pred == -1))
tn = np.sum((y_test == 0) & (y_pred == 1))
fn = np.sum((y_test == 1) & (y_pred == 1))

accuracy = (tp + tn) / (tp + fp + tn + fn)
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1_score)

这就是一个简单的使用 PyTorch 实现孤立森林算法来进行多通道齿轮箱异常诊断的代码示例。请注意，这只是一个简单的示例，实际的代码可能需要进行更多的调整和优化才能得到最佳的性能。