一位 r/MachineLearning 论坛用户正在就使用具有极端类别不平衡的数据集来预测机器故障寻求建议。该数据集包含 100,000 条记录，但只有 56 个样本被标记为故障。用户发现运行小时数和湿度与故障不相关，并正在寻找合适的算法或深度学习方法来处理这种数据稀疏性，以进行故障预测和剩余使用寿命 (RUL) 估计。 AI
排序理由 这是一个论坛上的用户提问，而不是研究论文、模型发布或行业新闻。
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机器学习用户就极端不平衡数据用于故障预测寻求建议
报道来源 [1]
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[P] Extreme Imbalance Data from 100K dataset only have 56 failure [P]
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