《表1 样本数据量：基于机器学习的变压器故障诊断》

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《基于机器学习的变压器故障诊断》

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由于原始数据中无标签信息，故无法得知哪些数据的异常数据，目前根据分析，采用人为打标签的方式，标签逻辑为：油位和油温同时大于其各自的80%，同时功率小于其50%的标记为异常。数据中正负样本的不均衡性表现明显，如表1所示。因此在模型训练前需要进行样本均衡处理，使正负样本比例基本达到1:1。