随机森林故障特征代码

这里是一个使用随机森林进行故障特征分析的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('faults.csv')

# 将标签转换为数字
labels = {'Pastry':0, 'Z_Scratch':1, 'K_Scatch':2, 'Stains':3, 
          'Dirtiness':4, 'Bumps':5, 'Other_Faults':6}
data['fault_type'] = data['fault_type'].map(labels)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('fault_type', axis=1), 
                                                    data['fault_type'], test_size=0.2)

# 训练随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

这个代码读取了一个名为faults.csv的数据集，将其中的标签转换为数字，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，它使用随机森林算法进行训练，并对测试集进行预测。最后，它输出了模型的混淆矩阵和分类报告，以评估模型的性能