机器学习方法（安全关键实现）
Machine Learning Methods — Safety-Critical Implementation
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。 用于安全关键场景（预警、联锁、自动控制）时须做冗余/表决、看门狗与越限自检，异常输入按失效安全处理。
04
关键参数
特征集、超参数、训练/测试划分（时间上而非随机）；安全版本关注中间结果一致性校验、看门狗超时与冗余表决，需进行故障注入测试。
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。 安全关键实现以失效安全为原则，双通道一致性不一致时应降级或停机，并保留审计日志。
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