使用学习方法时，我们有培训和测试数据。 我想证实这一点 1）训练数据和测试数据是否必须从同一传感器捕获2）如果它们来自不同的传感器怎么办？ 3）如果必须从同一传感器捕获它们，是否有任何方法可以统一数据，即使它们不是来自同一传感器？
谢谢。
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是的，由于测量误差和特定于该传感器的检测偏差，您需要来自同一传感器的列车和测试数据。如果测试数据来自传感器，该传感器总是与传感器训练数据不同，则可能导致系统完全失效。每个传感器都有自己的精度，偏差，检测限等，因此必须分配给培训和测试。
测试和培训的想法并不是你想到的，而是在训练算法时，测试中使用的对象从未用于训练的想法。它被称为选择偏差。但是您可以拥有来自训练或测试中使用的相同传感器的对象。
但是，如果每个传感器的测量波长或角度（间距）不同，那么您需要解决的问题需要MUlti-Signal Classification或Pisarenko harmonic decomposition。