基于PCA_NearMiss和XGBoost的产品质量预测

摘要

产品质量预测是产品质量控制的重要组成部分,从产品生产数据中挖掘产品质量信息,建立产品生产数据与产品质量之间的预测模型,对提高产品质量,降低生产成本具有重大意义。针对产品生产数据的高维,高不平衡性特点,提出PCA_NearMiss降采样算法,通过PCA算法降低数据维度,再通过NearMiss算法提取出具有代表性的样本,在平衡数据的同时保证数据信息的完整性,最后用选出的样本对XGBoost模型进行训练和测试。使用博世产品生产数据作为实例进行验证,说明了算法的有效性。