Вестник МГТУ, 2025, Т. 28, № 4/1.

Яшников Д. Н. и др. Исследование системы управления асинхронным электроприводом. 0 .0 8 8 О 0.00037 0.0024 0.038 О О 0.0015 И Е 1 О 0 .0 0 9 8 0 .0 0 2 4 0 .0 8 1 О 0.00012 О 2 3 4 Predicted label Рис. 4. Матрица ошибок kNN Fig. 4. kNN error matrix 0 .0 8 8 0 0.00012 0.00087 0.034 0 0 0.00025 H T ? 0 0 .0 0 1 5 0 .0 0 0 1 2 0 .0 9 2 0 0 .0 0 0 5 0 .0 0 0 1 2 0 Predicted label Рис. 5. Матрица ошибок Random Forest Fig. 5. Error matrix of Random Forest Результаты показали, что обе модели демонстрируют высокую точность и полноту для большинства режимов, особенно для классов 1 ("Отключен"), 3 ("Переход под нагрузкой") и 5 ("Номинальный"), где F1-score превышает 0,99. Наибольшие трудности возникают при классификации режима 4 ("Переход без нагрузки") - он имеет наименьшую представленность в данных (support = 751) и демонстрирует самые низкие значения precision (0,68 у kNN и 0,73 у случайного леса), что указывает на частые ложные срабатывания. При этом recall для этого режима высокий (0,87-0,98), т. е. модель почти не пропускает истинные случаи, но часто путает их с другими состояниями. 536