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申请/专利权人：山东财经大学
摘要：本发明的一种基于机器学习预测SSD故障的方法、装置、设备及介质，属于分布式存储技术领域，方法包括以下步骤：采集SSD故障SMART信息，构建数据集；对数据集进行数据清理，并划分为训练集和测试集；对数据集中数值列进行相关性分析，计算出相关性系数，并进行特征选择；基于默认参数利用随机森林分类器建立SSD故障模型；进行CV交叉验证，得出SSD故障模型的F1值；基于贝叶斯优化器进行迭代选择随机森林参数优化，得到SSD故障优化模型，并进行CV交叉验证计算得出优化后的F1值；收集各主机节点的SSDSMART信息，利用SSD故障优化模型进行故障预测。本发明有效地进行SSD故障预测，提升了系统性能的稳定性。
主权项：1.一种基于机器学习预测SSD故障的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，采集SSD故障SMART信息，构建数据集；步骤S2，对数据集进行数据清理，并将数据清理后的数据集划分为训练集和测试集；步骤S3，对数据集中数值列进行相关性分析，计算出相关性系数，并根据相关性系数进行特征选择；步骤S4，基于默认参数利用随机森林分类器建立SSD故障模型；步骤S5，进行CV交叉验证，得出SSD故障模型的F1-Score；步骤S6，基于贝叶斯优化器进行迭代选择随机森林参数优化，得到SSD故障优化模型，并进行CV交叉验证计算得出优化后的F1-Score；步骤S7，收集各主机节点的SSDSMART信息，利用SSD故障优化模型对所有SSD盘进行故障预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东财经大学 基于机器学习预测SSD故障的方法、装置、设备及介质
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