关于 NASA 航空公司 cmapss 数据集剩余寿命（Rul）预测数据预处理的疑问

Question

关于 cmapss 数据集 fd001 这个数据集在做剩余寿命的时候预处理有一个疑问，看了很多网上的论文，他们在对训练集 train 进行 数据预处理的时候对于训练集中的发动机循环数，设置寿命标签，将 循环数 125 以上的剩余寿命全部映射到 125 上，循环数 125 以下的不做任何处理。得到每个发动机的分段线性函数但是为什么要这么做呢？
也问过别人，有人说这样做的原因当设备的剩余寿命超过某个特定值（即125）时，其性能或可靠性的衰减可能变得不那么显著，或者说衰减的速率大大降低。意味着从实际应用的角度来看，将剩余寿命超过125的部分都视为相同的值是合理的，因为这样的处理既简化了问题，又不会对预测产生太大的影响。
有没有人能把这个问题解释清楚啊

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

关于NASA的cmapss数据集剩余寿命（Rul）预测数据预处理的问题，这是一个很有深度的技术性问题。针对你所提到的预处理操作中为何要将循环数大于或等于125的剩余寿命映射为125的问题，我来详细解释一下。

首先，对于涡扇发动机的实际生命周期而言，初始阶段其性能是稳定的，也就是说剩余寿命是一个恒定的值。然而，在Rul数据集中，RUL值是从一个最大值开始线性递减到0的。这种表示方式与实际物理场景中的情况有一定的差异。因此，为了更好地拟合涡扇发动机的实际生命周期，需要对RUL数据进行预处理。

在预处理过程中，将循环数大于或等于125的RUL值映射为固定的值（这里是125）是有其原因的。这是因为在实际应用中，当发动机的剩余寿命超过某个特定值时（如125个循环），其性能或可靠性的衰减可能变得不那么显著，或者说衰减的速率大大降低。这意味着对于剩余寿命超过125的部分，发动机的性能退化是相对稳定的，因此将其视为相同的值是合理的。这种处理方式既简化了问题，又不会影响预测的准确性。

为了更直观地理解这一处理过程，可以想象一个分段线性函数。当RUL值大于或等于125时，它是一条水平的线段（因为RUL值被视为恒定）；而当RUL值小于125时，函数则呈现线性递减的趋势。这种分段线性的表示方式能更好地拟合涡扇发动机的实际生命周期。

关于你提到的图3.8，它可能是一个展示分段线性RUL标签的图表。在这个图表中，可以看到在RUL值为125的地方有一条水平的线段，代表RUL值被映射为125的部分；而在左侧（较小的RUL值）则是一条斜线，代表线性递减的部分。这样的图表有助于更直观地理解数据预处理的原理。

希望这个解释能够帮到你。如果需要进一步的理解或者有其他相关问题，欢迎继续提问。对于Python代码实现方面的需求，如果你能提供具体的需求描述或问题，我会尽力帮助你提供相关的代码示例。