Mô hình Random Forest Classifier được huấn luyện thành công trên tập dữ liệu nâng cao gồm 4,175 mẫu (2,982 mẫu bình thường & 1,193 mẫu sự cố bục vỡ ống nước). Dưới đây là kết quả kiểm định chi tiết trên tập test độc lập (1,044 mẫu).
Bảng Báo Cáo Phân Lớp (Classification Report)
| Lớp (Class) |
Độ chính xác (Precision) |
Độ bao phủ (Recall) |
Chỉ số F1 (F1-score) |
Số mẫu (Support) |
| Bình thường (Safe) |
94% |
92% |
93% |
746 |
| Bục vỡ (Failure) |
80% |
85% |
83% |
298 |
| Độ chính xác chung (Accuracy) |
90.0% |
1044 |
Confusion Matrix
Dự đoán Safe
Dự đoán Fail
Thực tế Safe
Thực tế Fail
Phân tích ROC AUC
Diện tích dưới đường cong ROC đạt 0.9599 (96%) thể hiện khả năng phân biệt cực kỳ mạnh mẽ giữa trạng thái vận hành bình thường và các rủi ro bục vỡ tiềm ẩn, tối thiểu hóa cảnh báo giả.
Hệ số nhạy hồi đáp: 85% (Recall)