14、机器学习中的多种技术实现与应用

机器学习中的多种技术实现与应用

1. 模型训练与超参数打印

1.1 模型训练与预测

首先，使用如下代码进行模型训练和预测：

model = clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

1.2 打印超参数

使用以下代码打印获胜的超参数集：

from pprint import pprint
pprint(model.best_estimator_.get_params())

1.3 原理说明

该算法易于实现，之前可能只是随机选择算法并运行一次代码获取输出，而这里进行了多次运行以找到最佳估计器。使用数据库可以自动化实验过程并跟踪结果。

2. 处理 BOM 变更

2.1 BOM 介绍

物料清单（BOM）是构成设备的组件，如电阻、芯片等。典型物联网产品的生命周期约为 10 年，期间产品可能发生变化，如组件制造商停产某一芯片系列。外包制造商通常会对电路板布局进行 BOM 优化，但这可能会改变设备质量，影响传感器灵敏度或设备寿命。

2.2 应对方法

使用数据库跟踪基于 BOM 和工厂变更对剩余使用寿命的更改，有助于检测设备质量和寿命问题。当设备在工厂生产时，其序列号、BOM 版本和工厂细节会存储在工厂，可在此为设备应用总预期寿命。