pytorch框架孤立森林算法对齿轮箱故障诊断代码

以下是使用PyTorch框架实现孤立森林算法进行齿轮箱故障诊断的示例代码：

首先，导入必要的库：

import torch
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.metrics import roc_auc_score

接下来，定义一个函数，用于从数据集中读取数据：

def load_dataset(file_path):
    data = np.loadtxt(file_path, delimiter=",")
    X = data[:, :-1]
    y = data[:, -1]
    return X, y

然后，定义一个函数，用于构建并训练孤立森林模型：

def train_model(X_train):
    model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
    model.fit(X_train)
    return model

接着，定义一个函数，用于评估模型性能：

def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    y_scores = model.decision_function(X_test)
    auc_score = roc_auc_score(y_test, y_scores)
    return auc_score

最后，将所有的函数组合起来进行训练和测试：

# Load data
X_train, y_train = load_dataset("train_data.csv")
X_test, y_test = load_dataset("test_data.csv")

# Train model
model = train_model(X_train)

# Evaluate model
auc_score = evaluate_model(model, X_test, y_test)
print("AUC: ", auc_score)

以上代码可以根据实际需求进行修改和优化，以达到更好的性能和准确率。