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title: 使用步骤
description: "1. 使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记是否故障，并整理成指定格式的待训练数据文件fault_train.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式）。fault_train.csv由fault列标记了是否故障盘。"
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# 使用步骤

1. 使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记是否故障，并整理成指定格式的待训练数据文件fault_train.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式）。fault_train.csv由fault列标记了是否故障盘。
2. 导入BoostKit_KSML相关函数。
  1 2 3 from BoostKit_KSML.hdd_fault_detect import fault_train from BoostKit_KSML.hdd_fault_detect import fault_update from BoostKit_KSML.hdd_fault_detect import fault_predict

3. 调用fault_train接口，输入步骤1得出的待训练数据文件，得到一个二进制训练模型model.pkl。
  1 fault_train(r"fault_train.csv", r"model.pkl")

4. 可选：使用smartctl指令每天采集硬盘（包括正常盘与故障盘）SMART数据，并标记上是否故障，整理成指定格式的待增量训练数据文件fault_update.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式），fault_update.csv由fault列标记了是否故障盘。
5. 可选：调用fault_update接口，输入待增量训练数据文件fault_update.csv，增量训练已有的模型数据model.pkl，生成一个更新后的模型new_model.pkl。
  1 fault_update(r"fault_update.csv", r"model.pkl", r"new_model.pkl")

6. 使用smartctl指令每天采集待预测硬盘SMART数据，并整理成指定格式的待预测数据文件fault_predict.csv（详细可参见数据采集方法，输入文件格式），进行预测。fault_predict.csv为待预测数据集，未进行标注。
7. 调用fault_predict接口，输入待预测数据文件fault_predict.csv与已有的模型数据model.pkl。文中以model.pkl举例进行说明，若执行了步骤4和步骤5，可将model.pkl替换成new_model.pkl。
  1 fault_predict(r"fault_predict.csv", r"model.pkl")


接口日志将会通过子logger输出到log_file参数指定的文件中去（参数的详细信息可参见参数包）。但是logging模块直接配置并修改RootLogger，会导致所有子logger的日志输出全部向上传播到RootLogger并输出。