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在过去的二十年期间，几方法论被资助在同类的交通条件下面为自行车使用估计车道的相容性。然而，这些方法论不能在在街上骑脚踏车者与车辆的各种各样的类型遇到一个复杂相互作用并且显示出分叉的运作的特征的异构的交通下面被采用。因此，现在的学习在如此的复杂状况下面在中型的城市里建议对城市的道路片断合适的一个起始的模型。为分析目的，与用户感觉数据集合(总共的 13,624 有效级别) 一起的各种各样的运作、物理的因素从 74 个道路片断被收集。影响自行车服务质量的八个重要道路属性用最也就是答应机器学习技术的最近的 and