一种多维样本特征被动容错与主动纠错的学习方法

本发明属于机器容错学习技术领域，具体公开了一种多维样本特征被动容错与主动纠错的学习方法，包括以下步骤：首先将样本划分为训练集SI和测试集SII；其次进行带杂质训练集多维样本统计特征的被动容错学习；然后采用带杂质测试集的容错测试与野值纠错；最后进行测试结果判定。本发明采用上述的一种多维样本特征被动容错与主动纠错的学习方法，通过提高机器学习方法对异常样本的被动容错和主动容错能力，实现多维样本的数据清洗和特征信息的容错提取，以确保机器学习的可靠性和知识获取的正确性，避免因为异常样本导致机器学错知识或受异常样本误导。