自变量与因变量的区别与联系

自变量和因变量之间的差异和联系决定了对每个候选自变量进行一一筛选得到的目标自变量；将因变量与目标自变量之间的变量相关性作为待分析对象的变量分析结果。其中，后一轮深度学习的训练数据包括因变量以及上一轮深度学习筛选出来的所选自变量的各自变量数据；所选自变量和因变量满足变量关联条件。什么是领养。

自变量和因变量的区别：自变量组和因变量组是相关的，自变量组是故障部件对应的故障原因，因变量组是对应的待检测的传感器信号到故障组件状态；或者，自变量组为待筛选的传感器信号的状态，因变量组为与待筛选的传感器信号相关联的关联传感器信号的状态。确定自变量组和因变量组的状态。

对自变量进行分箱，选择满足预设过滤条件的潜在规则变量；对原始样本数据集进行采样，得到第一训练样本集和第二训练样本集；设置迭代训练停止目标值；根据潜在规则，根据变量个数选择相应的规则过滤方法，生成规则集；根据预设的规则过滤条件对规则集进行数据剔除和数据比较；基础知识已经准备好了！

该方法包括：获取以第一距离和第二距离为自变量、以相对水平误差为因变量的相对水平误差方程；取拼接设备使用距离范围的下限距离等等，我继续。根据预测的相对水平误差确定拼接装置的拼接误差，其中拼接误差与预测的相对水平误差正相关。可以准确检测熔接设备的性能。我会继续。