基于 Python 实现随机森林分类模型(RandomForestClassifier)项目实战
1.项目背景
高质量的产品不仅能很好地满足顾客对产品使用功能的需要，获得良好的使
用体验，提升企业形象和商誉，同时能为企业减少售后维修成本，增加利润。燃
气灶市场已成为继家电市场之后各大电器公司竞争的新战场。某电器公司的燃气
灶产品销售额一直在国内处于领先地位，把产品质量视为重中之重，每年都要对
其产品质量数据进行分析研究，以期不断完善，精益求精。
2.获取数据
本次建模数据来源于某电器公司某月燃气灶质量情况统计数据，记录到的燃
气灶故障现象均为“打不着火”，其主要的数据基本统计概况如下：
特征变量数：8
数据记录数：1245
是否有 NA 值：否
是否有异常值：否
去除异常值和 NA 值后的数据共计 1245 条，其特征变量详情如下：
（1）机型：代表所售燃气灶的型号，共计 204 个型号。
（2）故障代码：代表燃气灶维修部分的记录，分别代表故障模式、故障模式细
分、维修方式、故障名称等。
（3）故障模式：表示燃气灶故障的基本情况，分为“微动开关坏”、“热电偶
坏”、“电极针坏”、“电磁阀坏”、“脉冲器坏”等 5 种。
（4）故障模式细分：根据故障基本情况，故障类型又细分为“开裂”、“变形”、
“老化”、“调整电极针位置”、“热电偶与电磁阀接触不良”等 5 种。
（5）维修方式：根据不同燃气灶的具体情况，采用的维修方式分为“更换”和
“未更换”2 种。
（6）故障名称：根据购买和维修之间的时间跨度，分为“保内”和“保外”两
种。
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
前往页