机器学习方法（GPU 并行加速）
Machine Learning Methods — GPU Parallel Acceleration
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。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
特征集、超参数、训练/测试划分（时间上而非随机）；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
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。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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