2025创新杯大数据挑战赛A题详细思路模型：智慧工厂工业设备传感器数据分析，完整内容见文末名片

初赛任务A：机床设备7天内故障预测（二分类问题）解题思路

一、问题定位与核心目标

任务本质：尽管题目标注为“回归分析问题”，但目标变量Failure_Within_7_Days为二值变量（0=7天内无故障，1=7天内故障），因此实际为二分类任务。核心是通过设备的实时运行状态（如振动、温度）、近期异常记录（如错误编码）及维护历史，构建模型预测短期故障风险，实现“提前预警、避免停机”的工业目标。

核心目标：

1. 性能指标：输出准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-Score），其中召回率是工业场景关键指标（需优先保障故障样本不被漏报，漏报可能导致设备损坏或生产中断）；
2. 特征解释：识别前5个对故障预测贡献最大的特征，结合工业机理解释其物理意义（如“振动幅值超过阈值预示轴承磨损”），为维护人员提供可操作的故障诱因。

二、全流程解题步骤

步骤1：数据预处理——清洗原始数据，消除噪声与异常

数据预处理是建模的基础，需解决缺失值、异常值、数据类型等问题，确保输入模型的数据质量。

1.1 数据概览与缺失值处理

缺失值识别：通过pandas的isnull().sum()统计各特征缺失情况，重点关注：

错误编码（Error_Codes_Last_30_Days）：部分设备无近期错误，表现为NaN或空字符串，需统一标记为“无错误”（计0次）；

传感器数据（如Oil_Level_pct、Coolant_Level_pct）：物理上不可能为负或超过100%，若存在异常值（如-5%、110%），需按Machine_Type分组填充（如“数控铣床”的油位用该类型设备的中位数填充，避免均值受极端值影响）；

机器特定参数（如Laser_Intensity）：任务A明确要求使用的特征不含此类参数（题目指定特征为“机器编号、机器类型、运行小时数、温度、振动、声音、油位、冷却液位、功耗、距上次维护天数、维护历史次数、故障历史次数、人工智能监控、过去30天错误编码”），因此直接剔除，避免无关特征干扰。

缺失值填充策略：

数值特征（如Temperature_C、Vibration_mms）：按Machine_Type+Operational_Hours区间分组填充（如“数控铣床”且运行小时数5000-6000小时的温度中位数），保留设备类型和老化阶段的共性规律；

类别特征（如AI_Supervision）：用众数填充（如“启用”占比80%，则填充“启用”），确保类别分布与原始数据一致。

1.2 异常值检测与修正

工业传感器数据易受干扰（如瞬时电压波动导致功率跳变），需通过统计方法识别并修正异常值：

根据题目要求，任务A的输入特征为：

基础信息：Machine_ID（仅标识，不参与建模）、Machine_Type（机器类型）；

运行状态：Operational_Hours（运行小时数）、Temperature_C（温度）、Vibration_mms（振动）、Sound_dB（声音）、Oil_Level_pct（油位）、Coolant_Level_pct（冷却液位）、Power_Consumption_kW（功耗）；

维护与故障记录：Last_Maintenance_Days_Ago（距上次维护天数）、Maintenance_History_Count（维护历史次数）、Failure_History_Count（故障历史次数）；

AI与异常记录：AI_Supervision（人工智能监控）、Error_Codes_Last_30_Days（过去30天错误编码）。

需剔除机器特定参数（如Laser_Intensity）和任务B目标变量（Remaining_Useful_Life_days），避免无关信息干扰。

模型训练与参数调优

数据集划分：按8:2划分训练集与测试集（确保同设备样本不跨集，避免数据泄露，如按时间顺序划分：用前80%时间的样本训练，后20%测试）；

交叉验证：5折交叉验证（Stratified K-Fold），确保各折中故障样本占比一致，避免某折无故障样本导致模型偏差；

参数初始化：XGBoost分类器核心参数初值：

objective=binary:logistic（二分类逻辑回归损失）；

max_depth=6（树深度，控制复杂度，避免过拟合）；

learning_rate=0.1（学习率，步长）；

n_estimators=200（树的数量）；

scale_pos_weight=24（类别权重，根据样本不平衡程度设置）；

参数调优：以“F1值最大化”为目标（兼顾精确率和召回率），通过贝叶斯优化（Optuna库）调整关键参数：

max_depth：5-8（工业数据噪声多，过深易学习噪声）；

min_child_weight：3-5（叶子节点最小样本权重，过滤噪声样本）；

subsample：0.7-0.9（样本采样比例，增加随机性）。