基1于质量分类的模型应用

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杨阳好阳光 发表于 2019/03/19 10:26:19 2019/03/19
【摘要】 根据产品质量数据,对数据进行分类,记录整个使用过程。

一、场景说明

  质量分类场景应用,在很多工业、制造业中,最终产品需要进行检测,通过检测的结果来给产品定级,检测一般是离线进行的,并且时间上与产品的生产不连续,导致效率的低下。如果可以使用机器学习的方法提前对产品的质量进行分类预测,则可以节省时间、提升效率。

    质量分类的制约因素:

    1、检测参数与产品定级之间的关系。

    2、生产过程参数记录的准确性。

二、数据说明以及进行标记

  1、在原始数据当中,产品检测结果target列是连续型的数据,需要对其进行打标签,将其转换为类别。

1552961869(1).jpg

  2、对检测数据进行可视化,根据可视化确定标签个数为4个,分别为0,1,2,3.

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 3、同时通过聚类方法获取标记结果。

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   4、标注后为:

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三、建模

 1、对于标记好的数据进行建模,建立分类模型。

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 2、随机森林的混淆矩阵:

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 3、神经网络多分类:

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 4、两种方法相比,应选择第一种随机森林算法。

 5、采用所有数据进行模型保存:

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 6、模型应用:

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 7、预测的结果:

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