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行驶风险预测模型的可解释性与透明度优化方案.docx

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    行驶风险预测模型的可解释性与透明度优化方案

    引言

    标签的构建方法是数据预处理中的关键步骤之一。常见的方法包括基于时间窗口的统计量提取、基于事故记录的标记、以及根据特定规则或专家知识对数据进行分类。标签构建需要精准且合理，以确保模型能够有效地学习到行驶风险的潜在模式。

    行驶风险预测涉及的许多数据，如车辆的速度、加速度、距离等，通常是时间序列数据。在处理这些数据时，需要提取出时间序列中的趋势、季节性和周期性特征。这些特征能帮助模型捕捉时间上的变化模式，从而提高预测准确性。

    训练好的模型可以用于识别和分类不同类型的危险因子。例如，在分析交通事故报告时

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