基于CTGAN的不平衡磁盘故障数据处理方法

### 基于 CTGAN 的不平衡磁盘故障数据处理方法 在数据处理和机器学习领域，不平衡数据是一个常见且具有挑战性的问题。在磁盘故障数据中，正常样本数量往往远远多于故障样本数量，这种数据不平衡会影响模型的性能和准确性。本文将介绍一种基于 CTGAN 的不平衡磁盘故障数据处理方法，并通过实验验证其有效性。 #### 1. 相关算法介绍 - **决策树（Decision Tree）**：决策树是一种类似二叉树的数据结构，属于非参数监督学习方法。它可以从一系列带有特征和标签的数据中总结决策规则，并以树状图结构呈现这些规则，用于解决分类和回归问题。 - **随机森林（Random Forest）**：决策树模型的构建过度依赖数据集，容易导致模型过拟合，而随机森林算法可以克服这一问题。随机森林是一种基于 Bagging 的集成学习方法，由多个决策树组成，可用于分类、回归等问题。对于回归任务，根据每棵树的权重取加权平均值；对于分类任务，采用投票方法。由于每棵树使用的数据是随机采样的，使用的特征也是随机选择的，因此称为随机森林。实践证明，随机森林算法具有较好的准确性和一定的鲁棒性。 #### 2. 实验分析与结果 ##### 2.1 实验设置 - **数据集来源**：使用 Backblaze 在 2020 年第四季度公开的磁盘检测数据，该数据包含磁盘的每日 SMART 信息和工作状态，信息详细全面。 - **数据归一化**：由于不同类型磁盘的 SMART 数据更新方法不同，仅使用故障样本最多的 ST4000DM000 磁盘。记录了 54 个故障磁盘样本，分为训练集（36 个）和测试集（18 个）。当不平衡比例为 1:100 时，从正常磁盘记录中随机选择 5400 个负样本，分为训练集（3600 个）和测试集（1800 个）。最终，训练集样本数为 3636 个，测试集样本数为 1818 个。这些训练集样本用于不平衡数据的训练集，并在使用 CTGAN 生成假数据时作为真实数据。生成的假数据与真实数据混合形成新的训练集。其他规模的数据集进行相同的数据增强操作。 选择 11 个最能反映数据特征的 SMART 属性进行实验，具体属性如下表所示： | Attributes ID | Attribute name | Attribute meaning | | --- | --- | --- | | 1 | Raw read error rate | Underlying data read error rate | | 3 | SpinUpTime | Average time of disk SpinUpTime | | 5 | Realloeated sector count | The number of remapped sectors | | 5 (RAW) | Realloeated sector count | the number of remapped sectors (Raw) | | 7 | Seek error rate | Head seek error rate | | 9 | Power on hour | Hours of hard drive operation | | 187 | Reported uncorrectable errors | Hardware ECC unrecoverable errorcount | | 189 | High fly writ | Number of failed writes | | 194 | Temperature celsius | Disk internal temperature | | 197 | Currem pending sector count | The number of unstable sectors | | 197 (RAW) | Currem pending sector count | The number of unstable sectors (Raw) | 所有数据通过特征归一化映射到区间 [-1, 1]，以消除维度并加速模型训练，归一化公式如下： \[x_{normal} = 2 * \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}} - 1\] 其中，$x$ 表示特征值，$x_{max}$ 表示该特征的最大值，$x_{min}$ 表示该特征的最小值，$x_{normal}$ 表示归一化后的特征值。 ##### 2.2 数据增强 在实验中，使用部分正负样本的真实数