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。