轴承剩余寿命预测python代码

在进行轴承剩余寿命预测时，需要考虑多种因素，包括轴承材料、载荷、温度、润滑方式和维护情况等。由于这些因素可能会影响轴承的寿命，因此建立一个有效的预测模型是非常复杂的。

一种常用的方法是使用机器学习模型，通过对历史轴承数据的分析，学习轴承寿命的影响因素，并建立一个预测模型。这种方法需要大量的历史数据，并且需要对数据进行预处理和特征工程，才能得到有效的结果。

下面是一个简单的例子，使用 Python 中的 scikit-learn 库来构建一个基于决策树的轴承剩余寿命预测模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
X = ...  # 输入特征
y = ...  # 轴承剩余寿命

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型评分: {score:.2f}')

# 使用模型预测
y_pred =