摘要
公开一种存储器的故障分析与预测方法和故障分析与预测装置,所述故障分析与预测方法包括:将故障存储器的异常属性数据聚类为与多种异常属性分别对应的多个簇;使用所述多个簇中的每个簇中的数据对用于故障预测的随机森林模型进行训练;基于随机森林模型中的每个决策节点的夏普利值,确定随机森林模型中的关键决策节点,其中,关键决策节点与异常属性分别对应;基于每个关键决策节点的夏普利值以及每个关键决策节点出现在随机森林模型的决策路径上的次数,确定至少一组联合关键决策节点,其中,所述至少一组联合关键决策节点中的每组联合关键决策节点包括两个或更多个关键决策节点。
技术关键词
决策
随机森林模型
节点
故障存储器
预测装置
K均值聚类算法
指标
可读存储介质
数据
计算机
处理器