二元分类竞赛中的机器故障数据集

简介：
本数据集专为二元分类竞赛设计，聚焦于识别工业环境中可能出现的机器故障状态。通过分析历史运行数据，旨在提升预测模型准确率，预防设备停机，保障生产效率和安全。 相关教程介绍了如何进行机器故障预测的深度学习模型训练。 数据来源为Kaggle竞赛的一部分，包括以下文件： - 训练.csv：包含二进制目标（为了与原始数据集顺序一致）的训练数据集。 - 测试.csv：用于测试的数据集；您的任务是预测机器故障的概率。 - sample_submission.csv：正确格式的示例提交文件。 这些数据来源于一个关于机器故障预测的深度学习模型生成，特征分布接近但不完全相同于原始数据。使用原始数据集作为竞赛的一部分，可以用来探索差异和评估合并原始数据能否提升模型性能。