摘要：磁盘是保存数据的重要载体，提高磁盘的可靠性和数据可用性具有重要意义。现代磁盘普遍支持SMART协议，用来监控磁盘的内部工作状态。采用机器学习方法，分析磁盘的SMART信息，实现对磁盘故障的预测。所采用的机器学习方法包括反向神经网络、决策树、支持向量机以及简单贝叶斯，并采用实际磁盘SMART数据进行验证与分析。基于上述数据，对不同机器学习方法的有效性及其效果进行了对比。结果表明，决策树方法的预测率最好，支持向量机方法的误报率最低。

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