Mantenimiento Predictivo de Motores
Modelo de aprendizaje automático que predice la cercanía de falla en motores turbofan.
Datos y algoritmos
Todos los proyectosProblema
Las fallas inesperadas en motores de aeronaves son costosas y peligrosas, y el mantenimiento por calendario puede llegar demasiado pronto o tarde.
Solución
Un modelo en Python que clasifica la cercanía de falla con SVM, con escalado robusto, balanceo de clases con SMOTE, ajuste de hiperparámetros por búsqueda en cuadrícula y varias métricas de evaluación.
Funcionalidades principales
- Clasificador SVM con búsqueda en cuadrícula de hiperparámetros
- Balanceo de clases con SMOTE
- Escalado robusto a valores extremos
- Métricas de exactitud, F1, ROC AUC y matriz de confusión
- Versión comentada del código para seguir la ejecución
Stack
- Python
- scikit-learn
- pandas
- NumPy
Plataformas
- CLI
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