《表6 模型混淆矩阵：基于多源数据的出行安全时空评价模型研究》

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《基于多源数据的出行安全时空评价模型研究》

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表6为协同训练综合模型的混淆矩阵。图11，图12分别表示协同训练的精确率和召回率。图11，图12中SE代表空间域评价模型；TE代表时间域评价模型，经协同训练后的时空域融合模型在精确率和召回率方面均优于单独使用时间域评价模型和空间域评价模型，从而证明协同训练提高了模型的预测能力，可有效地应对训练数据稀疏带来的模型预测精度低等问题。