【摘 要】
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基于XGBoost的磁盘故障预测及其特征分析 摘 要：目前处于
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基于XGBoost的磁盘故障预测及其特征分析
摘 要：目前处于大数据的时代，磁盘作为常见存储数据的途径之一，一旦出现磁盘故障问题，可能会导致大规模的数据丢失，造成严重后果，对此，本文以大型云儲存Backblaze公司真实的记录数据为研究对象，首先，对原始数据进行数据处理，对缺失数据进行填补，其次，使用阈值法、Lasso特征选择对数据降维，然后，将筛选后的数据使用XGBoost模型训练，并与典型的机器学习算法中的LightGBM、Random Forest、SVR、Extra Tree Regression、Adaboost、GBR等11种主流机器学习模型进行实验对比，结果表明本文在RMSE、MAE、三种性能指标上均优于对比模型，最后，利用SHAP模型增强对模型的可解释性，对比三种算法XGBoost、Random Forest和SHAP对磁盘故障的影响程度，为云存储企业减少损失并提高效率提供了参考。
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