基于样本主动标记和深度森林的故障诊断方法及装置

本发明实施例公开了一种基于样本主动标记和深度森林的故障诊断方法及装置，涉及工业设备的智能诊断技术领域。通过算法评估未标注样本的重要性，优先选择有助于提高模型预测精度的样本进行人工标注，使模型在训练过程中能够智能选择对当前模型最具信息增益的样本进行标注，从而以最少的标注代价，实现模型的有效训练，解决应对复杂装备故障诊断中的样本稀缺和标注成本高的问题。