每日一博 | 基于随机森林算法进行硬盘故障预测
摘要:本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法,来训练一个硬盘故障预测模型,并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程; 掌握使用pandas做数据分析的基本方法; 掌握使用scikit-learn进行随机森林模型的构建、训练、保存、加载、预测、统计准确率指标和查看混淆矩阵的方法; 案例内容介绍 随着互联网、云计算的发展,数据的存储需求与日倍增,大规模海量数据存储中心是必不可少的基础性设施。虽然新的存储介质例如SSD,已经很多方面拥有了比磁盘更好的性能,但就目前来讲,其高昂的花费仍然使大部分数据中心难以负担,因此,大型数据中心依然会采用传统的机械硬盘作为存储介质。 机械硬盘生命周期通常为3到5年,在2到3年后故障率明显升高,导致换盘量陡增。据统计,在服务器硬件故障中,硬盘故障占比达到48%+,是影响服务器运行可靠性的重要因素。早在上个世纪九十年代,人们就意识到数据的宝贵性远胜于硬盘自身价值,渴望有种技术能对硬盘故障进行预测并实现相对安全的数...
