一、基本信息
文档名称：基于LightGBM的驾驶人风险感知能力判别方法
文档格式：pdf格式
文档大小：2.35MB
总页数：10页
二、简介
《基于LightGBM的驾驶人风险感知能力判别方法》是一篇探讨如何利用机器学习技术评估驾驶人风险感知能力的研究论文。该方法通过引入LightGBM算法，对驾驶人的行为数据进行分析与建模，从而实现对其风险感知能力的准确判别。研究旨在提高驾驶安全，减少交通事故的发生。通过对大量驾驶数据的训练与测试，该方法表现出较高的预测精度和良好的泛化能力。文章还讨论了模型的特征选择与优化策略，为后续相关研究提供了理论支持与实践参考。
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