摘要：该数据集来源于日常运行的斯堪尼亚重型卡车，主要用于判断车辆故障是否与空气压力系统（APS）有关。
数据集概述
该数据集来源于日常运行的斯堪尼亚重型卡车，主要用于判断车辆故障是否与空气压力系统（APS）有关。APS负责产生供制动、换挡等功能使用的压缩空气，其中正类表示故障与APS特定组件有关，负类表示故障来自其他系统。数据集旨在支持重型车辆预测性维护，通过传感器和运行数据提前识别APS故障，并降低不必要检查与故障漏检造成的综合成本。
数据结构与关键特征
数据集包含60,000条训练样本，其中负类59,000条、正类1,000条，另有16,000条测试样本，存在明显的类别不平衡。每条记录包含类别字段及匿名化的数值运行属性，共171项属性，其中既有单值计数器，也有由多个区间组成的直方图变量；属性通常采用“标识符_区间编号”的方式组织，缺失值使用na表示。主要文件包括训练集、测试集、8位预处理版本及数据说明文件，建模前通常需要完成缺失值填补、异常值处理、特征缩放和类别不平衡处理。
应用价值与研究方向
该数据集可用于卡车APS故障预测、设备健康监测、预测性维护、异常检测和代价敏感分类研究。由于漏检故障车辆的成本远高于误报，模型评价应采用总成本函数：误报一次的成本为10，漏报一次的成本为500，即总成本为10×误报数量+500×漏报数量。研究人员可以探索随机森林、XGBoost、支持向量机、神经网络、异常检测及集成学习方法，并围绕缺失数据处理、少数类识别、特征选择、阈值优化、模型可解释性和在线车辆诊断开展研究。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-716
文件大小：30M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)