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摘要
为保证一定硬盘故障预测准确率并消除预测误判率,提出一种基于变权重随机森林模型的优化方法。采用计算特征属性值和硬盘故障的相关性对原始数据集进行降维处理,考虑到决策树的节点分裂信息值可能为0的情况,提出分裂信息值与分裂信息平均值之和来代替单一的分裂信息值;根据精度和多样性值选取较优决策树,为其动态分配权值组成强分类器随机森林模型。该模型在保证极高故障预测准确率的同时,将故障预测误判率降低到了0.008%。相比较之前的模型,准确率提高的同时误判率低至0,为解决预测硬盘故障的问题提供了一种借鉴思路。
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