pytorch框架孤立森林算法对齿轮箱异常诊断代码

以下是一个使用 PyTorch 框架实现孤立森林算法进行齿轮箱异常诊断的示例代码：

import torch
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = np.loadtxt("gearbox_dataset.csv", delimiter=",")
X, y = data[:, :-1], data[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练 IsolationForest 模型
clf = IsolationForest(random_state=42)
clf.fit(X_train)

# 用训练好的模型进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 将预测结果转换为 0/1 标签
y_pred[y_pred == 1] = 0
y_pred[y_pred == -1] = 1

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

其中，`gearbox_dataset.csv` 是一个包含了齿轮箱振动数据的 CSV 文件，每一行是一个数据样本，最后一列是该样本是否为异常点的标签（0 表示正常，1 表示异常）。我们先将数据集划分为训练集和测试集，然后使用 `IsolationForest` 类来训练一个孤立森林模型，再用测试集来评估模型的准确率。最后输出模型的准确率。