机器学习方法（云端批量分析）
Machine Learning Methods — Cloud Batch Analysis
用数据驱动模型（树模型、随机森林、SVM、梯度提升）拟合非线性关系与分类边界。
01
定义
用数据驱动模型（树模型、随机森林、SVM、梯度提升）拟合非线性关系与分类边界。
02
公式与计算
ŷ = f_θ(x)，θ 由训练数据最小化损失函数得到
评估：独立测试集、交叉验证、特征重要性
03
适用时机
交叉敏感补偿（气体传感器阵列）、事件分类、缺失值重建。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
特征集、超参数、训练/测试划分（时间上而非随机）；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界环境数据的时间相关性使随机划分产生乐观偏差；必须按时间块划分测试集。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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