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基于XGBoost算法的硬盘故障预测

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随着网络化和信息化的发展，以及大数据的盛行，硬盘故障将对数据中心产生越来越大的影响，所以对硬盘剩余寿命进行预测显得尤为重要。硬盘剩余寿命预测能有效降低数据丢失率，有效弥补因硬盘故障带来的各种损失。本文把XGBoost算法引入到硬盘故障预测中，分别在大样本和小样本下与决策树、随机森林、GBDT算法进行对比实验，得到XGBoost模型对硬盘故障的预测效果最好，有助于XGBoost算法在硬盘故障预测中的推广应用。
Hard Disk Failure Prediction Based on XGBoost Algorithm

王陶、吴鑫、李君、李顺

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浙江万里学院,浙江宁波 315100

决策树 随机森林 GBDT XGBoost 硬盘故障预测

大学生创新创业训练计划项目大学生创新创业训练计划项目宁波市科技厅惠民项目浙江省大学生科技创新计划项目

S2020108760942020108760352017C500282020R419023

2021

10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.02.39

数字技术与应用
天津市电子仪表信息研究所

数字技术与应用

影响因子：0.272
ISSN：1007-9416
年,卷(期)：2021.39(2)
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