基于随机森林的驾驶行为分析

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由于车辆使用频率的日益增长和人民对于驾驶安全重视程度的不断提高,驾驶行为分析已经成为提升驾驶安全的重要一环。针对驾驶行为的耦合性、随机性和复杂性,文章通过C4.5算法度量驾驶行为的属性特征建立决策树,通过建立多个决策树,构成随机森林模型来提高驾驶行为分析的准确性。在计算机上使用WEKA软件完成算法的实现,最终验证了算法能够对驾驶行为实现准确的分析预测。
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