['   \n  \n "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \'] ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦੇ ਅੰਗ-ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧ ਕੀ ਹਨ?ਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = test) \'] ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ = ਟੈਸਟ) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪੈਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ,ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।ਦਾ ਤਾਰੇਫਾ. \',\' mse <-ਮੀਨ ((y _ pred-test $ਸਮਯ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ) ^ 2) \\nprint (ਪੇਸਟ0 ("ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰਃ", mse)) \\n\\n\\ nggplot (ਟੈਸਟ, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ, y+ \\n ਜਿਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ਜੀਜੀਟੀਟਲ ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n xlab ("ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ylab ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\nroc <-roc (ਟੈਸਟ $ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ, y _ pred) \\nggroc (roc, legacy.axes = TRUE) + \\n ਲੈਬਜ਼ (x = "1-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ", y = "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ",ਸਿਰਲੇਖ = "ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ROC ਕਰਵ") \\n\\n\\ndt $RUL <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = dt)\\nwrite.csv (dt [c (\\\'Asset.id\\\',\\\'RUL\\\')], ਫਾਇਲ =\\ \'predictions2.csv\\\', row.names = FALSE) \\n \'] ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ = ਟੈਸਟ) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪੈਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ,ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।ਦਾ ਤਾਰੇਫਾ. \',\' mse <-ਮੀਨ ((y _ pred-test $ਸਮਯ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ) ^ 2) \\nprint (ਪੇਸਟ0 ("ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰਃ", mse)) \\n\\n\\ nggplot (ਟੈਸਟ, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ, y+ \\n ਜਿਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ਜੀਜੀਟੀਟਲ ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n xlab ("ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ylab ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\nroc <-roc (ਟੈਸਟ $ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ, y _ pred) \\nggroc (roc, legacy.axes = TRUE) + \\n ਲੈਬਜ਼ (x = "1-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ", y = "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ",ਸਿਰਲੇਖ = "ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ROC ਕਰਵ") \\n\\n\\ndt $RUL <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = dt)\\nwrite.csv (dt [c (\\\'Asset.id\\\',\\\'RUL\\\')], ਫਾਇਲ =\\ \'predictions2.csv\\\', row.names = FALSE) \\n \',\' \',\' ਪਾਰਟ ਫਾਈਨਲ \'] ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ = ਟੈਸਟ) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪੈਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ,ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।ਦਾ ਤਾਰੇਫਾ. \',\' mse <-ਮੀਨ ((y _ pred-test $ਸਮਯ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ) ^ 2) \\nprint (ਪੇਸਟ0 ("ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰਃ", mse)) \\n\\n\\ nggplot (ਟੈਸਟ, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ, y+ \\n ਜਿਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ਜੀਜੀਟੀਟਲ ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n xlab ("ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ylab ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\nroc <-roc (ਟੈਸਟ $ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ, y _ pred) \\nggroc (roc, legacy.axes = TRUE) + \\n ਲੈਬਜ਼ (x = "1-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ", y = "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ",ਸਿਰਲੇਖ = "ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ROC ਕਰਵ") \\n\\n\\ndt $RUL <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = dt)\\nwrite.csv (dt [c (\\\'Asset.id\\\',\\\'RUL\\\')], ਫਾਇਲ =\\ \'predictions2.csv\\\', row.names = FALSE) \\n \',\'\\\',\' ਪਾਰਟ ਫਾਈਨਲ \',\' ਪੋ ਡੀ ਵਿਡਾ ਯੂਟਿਲ ਡਾਸ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਈ ਕੈਲਕੂਲਰ ਓ ਐਰੋ ਡੂ ਮਾਡਲ ਡੀ ਪ੍ਰੀਵਿਸੋ। \\n\\nNoਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਬੰਧੀ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਬੰਧ; \\n * ਇੱਕ ਐਸਕਰੀਟਾ ਡਾਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾarquivo "predictions2.csv"; \\n * \'ਤੁਹਾਡਾ ਮਿਸ਼ਨਃ \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਮੁਖੀ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋਗੇ।ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕੈਲੰਡਰ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) \\n ਪਹਿਲਾ ਪਡ਼ਾਅ ਹੈਇੱਕ ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ. (ਬਾਕੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜੀਵਨ) ਜਾਂ/ਅਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 20 ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਉੱਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ 100 ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰਣੀ 1 ਵੇਖੋ। ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈਹੱਲ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਆਈ. ਡੀ. ਲਈ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸੰਪਤੀ ਹੋਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ।20 ਚੱਕਰ (ਸੰਭਾਵਨਾ 0-1) ਜਾਂ (ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ) ਸੰਪਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿੰਨੇ ਚੱਕਰ ਬਚੇ ਹਨ (ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ.)। ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਫਾਈਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋਗੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਾਈਨ (ਕੁੱਲ 100) ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ = ਟੈਸਟ) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪੈਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ,ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।ਦਾ ਤਾਰੇਫਾ. \',\' mse <-ਮੀਨ ((y _ pred-test $ਸਮਯ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ) ^ 2) \\nprint (ਪੇਸਟ0 ("ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰਃ", mse)) \\n\\n\\ nggplot (ਟੈਸਟ, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ, y+ \\n ਜਿਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ਜੀਜੀਟੀਟਲ ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n xlab ("ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ylab ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\nroc <-roc (ਟੈਸਟ $ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ, y _ pred) \\nggroc (roc, legacy.axes = TRUE) + \\n ਲੈਬਜ਼ (x = "1-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ", y = "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ",ਸਿਰਲੇਖ = "ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ROC ਕਰਵ") \\n\\n\\ndt $RUL <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = dt)\\nwrite.csv (dt [c (\\\'Asset.id\\\',\\\'RUL\\\')], ਫਾਇਲ =\\ \'predictions2.csv\\\', row.names = FALSE) \\n \',\'\\\',\' ਪਾਰਟ ਫਾਈਨਲ \',\' ਪੋ ਡੀ ਵਿਡਾ ਯੂਟਿਲ ਡਾਸ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਈ ਕੈਲਕੂਲਰ ਓ ਐਰੋ ਡੂ ਮਾਡਲ ਡੀ ਪ੍ਰੀਵਿਸੋ। \\n\\nNoਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਬੰਧੀ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਬੰਧ; \\n * ਇੱਕ ਐਸਕਰੀਟਾ ਡਾਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾarquivo "predictions2.csv"; \\n * \'ਤੁਹਾਡਾ ਮਿਸ਼ਨਃ \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਮੁਖੀ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋਗੇ।ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕੈਲੰਡਰ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) \\n ਪਹਿਲਾ ਪਡ਼ਾਅ ਹੈਇੱਕ ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ. (ਬਾਕੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜੀਵਨ) ਜਾਂ/ਅਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 20 ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਉੱਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ 100 ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰਣੀ 1 ਵੇਖੋ। ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈਹੱਲ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਆਈ. ਡੀ. ਲਈ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸੰਪਤੀ ਹੋਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ।20 ਚੱਕਰ (ਸੰਭਾਵਨਾ 0-1) ਜਾਂ (ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ) ਸੰਪਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿੰਨੇ ਚੱਕਰ ਬਚੇ ਹਨ (ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ.)। ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਫਾਈਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋਗੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਾਈਨ (ਕੁੱਲ 100) ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਗ੍ਰੰਥ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾਵਿਸ਼ੇਸ਼; \\n * ਇੱਕ ਐਸਕਰੀਟਾ ਡਾਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਕੋਈ ਆਰਕੀਵੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ "predictions2.csv"; \\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਬੰਧੀ ਪੀ. ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਡੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕੇ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ।ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੌਰਾਨ ਕੇ. ਪੀ. ਆਈ. ਉੱਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੇਵਕੂਫ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। \\n ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਟੀਮ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੇਗੀ। \\n \'] ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ,', ' "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" "" ""ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੱਖ ਹੈ।\',\' ਪਾਰਟ 1 \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਰੈਂਡਮ ਫਾਰੈਸਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (caTools) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ਕੇਰੇਟ) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ggplot2) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (ROCR) \\ਨਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀ (pROC) \\n\\n<-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟ੍ਰੇਨ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char =") \\ndt <-read.table ("~/ਸੁਜ਼ਾਨੋ/ਪੀ. ਐੱਮ. _ ਟੈਸਟ. ਟੀ. ਐੱਕਸ. ਟੀ", ਹਵਾਲਾ = "\\", "comment.char = "") \\n\\n\\ncolnames <-c ("Asset.id" ", ਰਨਟਾਈਮ" ", ਸੈਟਿੰਗ1" ", ਸੈਟਿੰਗ2" ", ਸੈਟਿੰਗ3", \\n ਪੇਸਟ0 ("ਟੈਗ", 1:21)) \\n\\ncolnames (df) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ncolnames (dt) <-ਕਾਲਨਾਮ \\ndf <-df%>% ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਮਿਊਟੇਟ (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ = ਮੈਕਸ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\ndt <-dt%>%ਗਰੁੱਪ _ ਬਾਈ (\'Asset.id\')%>% \\n ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਰਨਟਾਈਮ)-ਰਨਟਾਈਮ) \\n\\n\\n\\nਸਮਰੀ (dt) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪਾਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।(dt, aes (x = Asset.id, y = ਰਨਟਾਈਮ, ਰੰਗ = ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ)) + \\nਜੀਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ggtitle ("ਸੰਪਤੀ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ") + \\n xlab ("ਸੰਪਤੀ ID") + \\n ylab ("ਰਨਟਾਈਮ (ਚੱਕਰ)") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nggplot (dt, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ)) + \\n ਜਿਓਮ _ ਬਾਰ () + \\n ggtitle ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ") + \\n xlab ("ਅਸਫਲਤਾ ਘਟਨਾ")+ \\n ylab ("ਗਿਣਤੀ") + \\n ਥੀਮ (legend.title = ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\ nset.seed (42) \\ntrain <-df\\ntest <-dt\\n\\n\\nrf <-randomForest (ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ ~.,ਡਾਟਾ = ਟ੍ਰੇਨ, ntrey = 100, ਮਹੱਤਵ = TRUE) \\n\\ny _ pred <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ = ਟੈਸਟ) \',\' ਓ ਕੋਡਿਗੋ ਆਰ ਪੈਰੇਸ ਐਸਟਾਰ ਕਰੇਟੋ।ਪੁਸਤਕਾਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਸੀ. ਐੱਸ. ਵੀ. ਖਾਸ ਤੌਰ \'ਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਅਤੇ ਖੇਤੀਬਾਡ਼ੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅੰਤ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ,ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਨਹੀਂ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।ਦਾ ਤਾਰੇਫਾ. \',\' mse <-ਮੀਨ ((y _ pred-test $ਸਮਯ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ) ^ 2) \\nprint (ਪੇਸਟ0 ("ਮੀਨ ਸਕੁਏਅਰਡ ਏਰਰਃ", mse)) \\n\\n\\ nggplot (ਟੈਸਟ, aes (x = ਸਮਾਂ _ ਤੋਂ _ ਅਸਫਲਤਾ, y+ \\n ਜਿਓਮ _ ਪੁਆਇੰਟ () + \\n ਜੀਜੀਟੀਟਲ ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ ਬਨਾਮ ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n xlab ("ਅਸਲ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ylab ("ਅਨੁਮਾਨਤ ਆਰਯੂਐੱਲ") + \\n ਥੀਮ (legend.title =ਤੱਤ _ ਖਾਲੀ ()) \\n\\n\\nroc <-roc (ਟੈਸਟ $ਟਾਈਮ _ ਟੂ _ ਫੇਲ੍ਹ, y _ pred) \\nggroc (roc, legacy.axes = TRUE) + \\n ਲੈਬਜ਼ (x = "1-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ", y = "ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ",ਸਿਰਲੇਖ = "ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਾ ROC ਕਰਵ") \\n\\n\\ndt $RUL <-ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (rf, newdata = dt)\\nwrite.csv (dt [c (\\\'Asset.id\\\',\\\'RUL\\\')], ਫਾਇਲ =\\ \'predictions2.csv\\\', row.names = FALSE) \\n \',\'\\\',\' ਪਾਰਟ ਫਾਈਨਲ \',\' ਪੋ ਡੀ ਵਿਡਾ ਯੂਟਿਲ ਡਾਸ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਈ ਕੈਲਕੂਲਰ ਓ ਐਰੋ ਡੂ ਮਾਡਲ ਡੀ ਪ੍ਰੀਵਿਸੋ। \\n\\nNoਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਮੀਦ ਦੇ ਅਧਾਰ\' ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਬੰਧੀ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਬੰਧ; \\n * ਇੱਕ ਐਸਕਰੀਟਾ ਡਾਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾarquivo "predictions2.csv"; \\n * \'ਤੁਹਾਡਾ ਮਿਸ਼ਨਃ \\n ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਹੈ।ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਮੁਖੀ ਨਾਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋਗੇ।ਪਤਾ ਕਰੋ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕੈਲੰਡਰ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) \\n ਪਹਿਲਾ ਪਡ਼ਾਅ ਹੈਇੱਕ ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ. (ਬਾਕੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜੀਵਨ) ਜਾਂ/ਅਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 20 ਚੱਕਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈਤੁਹਾਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਉੱਤੇ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ 100 ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਰਣੀ 1 ਵੇਖੋ। ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੈਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਕੁਝ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈਹੱਲ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਆਈ. ਡੀ. ਲਈ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸੰਪਤੀ ਹੋਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ।20 ਚੱਕਰ (ਸੰਭਾਵਨਾ 0-1) ਜਾਂ (ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ) ਸੰਪਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਿੰਨੇ ਚੱਕਰ ਬਚੇ ਹਨ (ਆਰ. ਯੂ. ਐੱਲ.)। ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਫਾਈਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋਗੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈਹਰੇਕ ਸੰਪਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਾਈਨ (ਕੁੱਲ 100) ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਗ੍ਰੰਥ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾਵਿਸ਼ੇਸ਼; \\n * ਇੱਕ ਐਸਕਰੀਟਾ ਡਾਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਕੋਈ ਆਰਕੀਵੋ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ "predictions2.csv"; \\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਬੰਧੀ ਪੀ. ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਪੈਰਾ ਇੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਤੁਹਾਡੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਕੇ. ਪੀ. ਆਈ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ।ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੌਰਾਨ ਕੇ. ਪੀ. ਆਈ. ਉੱਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੇਵਕੂਫ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। \\n ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਟੀਮ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੇਗੀ। \\n \',\'ਜਿੰਨਾਂ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿੰਨਾਂ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾਂ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਤੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਇੱਕ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਆਰ. ਪੈਰਾ ਏ.ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ; \\n * ਇੱਕ ਖੋਜ ਦਾ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ "predictions2.csv"; \\n * ਇੱਕ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪੁਸਤਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪੀ. ਆਰ. ਓ. ਸੀ. ਪੈਰਾਭਵਿੱਖ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਇੱਕ ਖੋਜ; ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।\',\' ਜਲਦੀ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ? \' ', 'ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈਂ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਮੈਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, \n ']