轴承故障诊断svmPython代码

以下是使用Python实现轴承故障诊断的SVM代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 载入数据集
data = pd.read_csv('bearing.csv', header=None)

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
y[y == 'B'] = 0
y[y == 'IR'] = 1
y[y == 'OR'] = 2
y = y.astype('int')

# 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=1)

# 构建SVM模型并训练
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`bearing.csv`是包含轴承故障数据的csv文件，其格式如下：

| 特征1 | 特征2 | …… | 特征n | 标签 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 0.1 | 0.5 | …… | 0.3 | B |
| 0.2 | 0.6 | …… | 0.4 | IR |
| 0.3 | 0.7 | …… | 0.5 | OR |
| …… | …… | …… | …… | …… |

其中，特征1到特征n是轴承的各种传感器数据，标签是轴承的故障类型，B表示正常，IR表示内圈故障，OR表示外圈故障。

在代码中，首先读入数据集，然后对数据进行预处理，将标签转化为0/1/2的整数形式。接着，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用SVM模型进行训练，并使用测试集进行预测，最后计算预测准确率。