传感器故障检测:现实世界机器学习项目 源码
传感器故障检测 分类问题陈述: 建立基于给定训练数据的预测晶圆传感器质量的分类方法。 资料说明: 客户端将在给定位置分批发送多组文件中的数据。 数据将包含晶片名称和每个晶片的590列不同传感器值。 最后一列将为每个晶圆提供“好/坏”值。 “好/坏”列将具有两个唯一值+1和-1。 “ +1”代表不良晶片。 “ -1”代表好晶片。 除了培训文件,我们还需要客户端提供一个“ schema”(事实来源)文件,其中包含有关培训文件的所有相关信息,例如: 文件名,文件名中的日期长度值,文件名中的时间长度值,列数,列名及其数据类型。 资料验证 在此步骤中,我们对给定的训练文件集执行不同的验证集。
文件列表
Sensor-Fault-Detection-main.zip
(预估有个73文件)
Sensor-Fault-Detection-main
Training_Validation_Insertion.py
3KB
best_model_finder
tuner.py
6KB
.ipynb_checkpoints
README-checkpoint.md
907B
Prediction_Raw_Data_Validation
predictionDataValidation.py
10KB
trainingModel.py
4KB
Training_Raw_data_validation
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