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例如，当磨机关键部件的某个参数数值严重偏离标准值时，往往可以说明该部件的健康状态已经出了较大问题，如果利用常权重来进行评估，当其他指标无变化或变化不大时，就可能会掩盖该指标的消极作用，造成评价结果显示正常状态，就会丧失对磨机状态的跟踪能力。因此，这里使用变权理论来修正组合权重，让参数权重随其状态及时变化，弥补异常参数的“短板效应”。煤磨的健康状态评价原则是要求能够真实地反映磨机的健康状态，结合磨机故障特征及状态监测参数的分析，选取了易于测量、并能较好的反映磨机状态的参数，建立磨机状态层次评价模型。

设备系统健康度评价算法

回归模型评估有三种方法，分别是：平均绝对值误差、均方误差和R平方值，如表1所示：指标 描述 metrics方法 Mean Absolute Error(MAE) 平均绝对误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error Mean Square Error(MSE) 平均方差 from sklearn...

一、二分类评估混淆矩阵（ConfusionMatrix）TP：1的预测为1（正确的积极）正确判断FP：0预测为1（错误的积极）错误判断FN：1预测为0（正确的消极）漏判断的TN：0预测为0（错误的消极）成功未判断的准确率(score)：预测对的值占预测总的概率（PR）精准率(precision)=TP/(TP+FP)-----目标指标预测正确的的概率(预测股票的涨跌)precision_score...

1.Schema是什么         DataFrame中提供了详细的数据结构信息，从而使得SparkSQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么，DataFrame中的数据结构信息，即为schema。2.输出schema      还是用官网中的people.json的文件，输出schema，看看schema到底长什么样子。people.json文件的sh...

使得每一个数据集尽可能的小均方误差MSE：（平方和取平均值）均方根误差RMSE：（平方和取平均值开根号）：平均误差值平均绝对误差MAE：（绝对值取平均）：RMSE>MAE大的原因RMSE会放大误差 所以评估时应尽量让RMSE小  -------------R Squared评估指标------------ 训练的模型：产生的...