pytorch框架下孤立森林算法对齿轮箱多通道无标签数据异常诊断代码

以下是使用PyTorch框架实现孤立森林算法对齿轮箱多通道无标签数据进行异常诊断的代码：

import torch
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据
data = torch.load('gearbox_data.pt')

# 调整数据形状
data = data.view(data.shape[0], -1)

# 训练孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
model.fit(data)

# 预测异常样本
preds = model.predict(data)

# 打印异常样本
print(torch.nonzero(torch.Tensor(preds == -1)))

上述代码中，首先通过torch.load()函数加载齿轮箱多通道无标签数据，然后使用Sklearn库中的IsolationForest类训练孤立森林模型。接着，利用训练好的模型对数据进行预测，并输出异常样本的索引。

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pytorch框架孤立森林算法对齿轮箱无标签数据异常诊断代码

以下是使用PyTorch框架实现孤立森林算法对齿轮箱无标签数据进行异常诊断的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 读取数据
data = pd.read_csv("gearbox_data.csv")
X = data.values

# 训练孤立森林模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
clf.fit(X)

# 将模型转换成PyTorch模型
model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(4, 1), torch.nn.Sigmoid())
model[0].weight.data = torch.tensor(clf.estimators_[0].tree_.feature.astype(np.float32).reshape(1, 4))
model[0].bias.data = torch.tensor(clf.estimators_[0].tree_.threshold.astype(np.float32))

# 对数据进行预测
X_tensor = torch.tensor(X.astype(np.float32))
y_pred = model(X_tensor).detach().numpy()

# 根据预测结果进行异常诊断
y_pred[y_pred < 0.5] = -1
y_pred[y_pred >= 0.5] = 1
y_true = np.ones(y_pred.shape)
y_true[data["status"] == "broken"] = -1
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
print("True positives:", tp)
print("False positives:", fp)
print("False negatives:", fn)
print("True negatives:", tn)

其中，代码首先读取齿轮箱无标签数据，并使用sklearn库中的孤立森林算法构建异常检测模型。然后，代码将模型转换成PyTorch模型，并对数据进行预测。最后，代码根据预测结果进行异常诊断，并输出混淆矩阵中的各项指标。

需要注意的是，这里的代码仅供参考，实际使用时需要根据具体的数据集和需求进行适当的修改和调整。

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。