本研究比较了传统机器学习和深度学习在条件监测任务中的表现，结果显示随机K折交叉验证方案准确率较高。传统方法提供了可解释性，神经网络需要专门的解释技术。特征选择在条件监测任务中很重要。这些发现为方法的优点和局限性提供了见解，并确定了最适合条件监测应用的方法。

本文比较了传统机器学习和深度学习在条件监测任务中的表现，结果显示传统方法和神经网络都有优劣。研究强调了特征选择的重要性，提供了关键见解，增强了其在真实世界场景中的适用性。

本文比较了传统机器学习和深度学习在条件监测任务中的表现。结果显示，随机 K 折交叉验证方案具有高准确率。留一组出交叉验证中没有明确的优胜者，表明存在领域转移。研究评估了传统方法和神经网络的可扩展性和可解释性。传统方法通过模块化结构提供了可解释性，而神经网络需要专门的解释技术。特征选择在具有有限类别变化的条件监测任务中非常重要。这些发现为各种方法的优点和局限性提供了关键见解，并确定了最适合条件监测应用的方法。